130. 张月光创业两年首次访谈:妙鸭不是AI Native产品、流程到上下文设计、One Way Door和乙女游戏
张月光结束了近两年的低成本探索,应用侧不再尝试其他方向,正式把资源押向 Doki:先以 AI PPT 验证 PMF,最终要做一个“帮我突破自己能力边界的朋友”。 他接受这条路竞争极其拥挤,也承认 PPT 本身不值得亏光公司;但若所有钱输在“能力边界型 Agent”上,他说“我可以接受”,因为即使别人最终做成,也意味着目标发生了。
他对 AI 产品最关键的认知修正,是承认妙鸭并非 AI Native,而是“把 AI 能力发挥得非常好的互联网产品”。 妙鸭靠固定照片数量、模板、prompt 与生成链路限制自由度,以换取稳定效果;真正的 AI Native 产品面对开放输入与开放输出,产品设计必须“从面向流程,变成面向 context”,组织也要先混合探索模型能力,再进入传统分工。
张月光判断 AI 产品只有跨过真实可用的临界点,成本优势才会突然释放,因此“九十分等于零分”,抢 first 不如率先迈过那条线。 妙鸭把“真、像、美”拆给三个串行模型,三个多月做到日收入百万元级、接近两万张推理卡在线;Doki 也以“不再进 PowerPoint 二次加工、别人看不出是 AI 做的”为单向门标准,而不是追求一个漂亮但不可交付的 demo。
Doki 与 Manus 代表两种不同的 Agent 价值取向:前者强调人与 AI 高频协作、低 latency 和能力扩展,后者代表端到端、离线并行与人工替代。 张月光相信自动化路线的商业想象更大,却主动选择“人本主义”的有限价值——让人做到原来做不到的事;他也直言 Claude、Gemini、GPT 背后的模型公司构成长期威胁,应用公司的阶段性空间来自任务深度、混合模型和模型公司不愿处理的工程细节。
AI 乙女游戏《星联》是另一条更慢、更不拥挤的下注:它试图用游戏化解决 AI 陪伴的高门槛、差商业模式与角色不成长三大通病。 首轮内测仅开放约 2,000 人,一天满额,官方小红书账号当天约 1 万粉,七天后关服时用户集中与男主告别;张月光因此认为“AI 陪伴做成游戏”的基本猜想大概率成立,但也强调内容型游戏无法靠 AI 简单降本,复制周期仍是至少一年以上的长周期。
他对创业资源配置的底层框架,是寻找“单向门”而非短期 wow:用户一旦使用就不再回到旧解法,市场份额才能逐日累积。 这也解释了为什么他否定短音频平台、主动信息聚合等实验——前者始终没找到原生于 voice interaction 的内容,后者既有成熟替代品,又试图在依靠注意力变现的行业里替用户 save time,需求与商业模式相互冲突。
这次创业的真正变化不只是方向,而是动机:他不再为了证明自己,而要与同一群人用十年促成一件即使由别人完成也值得的事。 媒体所称“无产品盲注四轮、累计近 3 亿元”被他描述为大体接近但未确认细节;融资没有换来激进烧钱,他给自己的 CEO 表现打 60 分,满意之处是“没瞎搞”、账上资金与团队心力都未伤筋动骨,代价则是长时间看不懂方向所带来的焦虑。
1. 十余年频繁换题,最终逼出了长期主义
张月光从 2012 年前后进入孔明科技,随后做过支付宝无线、字节的图像与增长项目、第一次创业、阿里与优酷,再到 2023 年的妙鸭;资金、红包、相册、社交、短视频、长视频和 AI 图像几乎都碰过。
他不认为自己擅长“大厂往上爬”,但结果并不慢:2016 年加入字节时大约是 P3,约 30 岁已在阿里做到 P9,最多管理接近 300 人。真正让他不满的,是十几年里“人和事都没有长坡厚雪”。
产品偏好并非毕业时就清晰。他说早期只是老板让做什么就认真做什么、争取升职加薪,直到字节与第一次创业之后,才稳定地确认“创造的快乐”以及让真实用户被感动,是自己的底层动力。
2. 第一次创业看对了短视频,却选错了切口
2018 年离开字节时,张月光判断短视频不只是内容平台,而是继文字、图片之后的信息媒介升级;教育、电商等行业都将短视频化、直播化。这个宏观判断,他今天仍认为没有大问题。
错误发生在切入方式:团队想“再造一个卖货的抖音”,而短视频卖货天然位于现有短视频平台的延长线上。回看当时,更合理的路径应是围绕平台做内容供给,而不是重新造平台。
项目做约一年后必须转型。张月光把这段经历概括为第一次创业者的典型问题:看到了足够大的趋势,却没有把趋势翻译成一个具备结构优势的产品与商业位置。
3. “元音”让抽象用户第一次变成活生生的人
2019 年,他受到日本游戏《早安,我的少年》启发:Live2D 机器人只能沿固定分支恢复记忆,他当时就想,“这东西要能自由对话就好了”。团队后来做出 Live2D 捏脸、换装和连麦社交产品“元音”。
元音很快做到大几万 DAU,峰值接近 10 万,以女性和初中阶段用户为主,通过皮肤、装扮收费。低龄用户带来的低 ARPU 与未成年人充值问题,也构成最终关停的重要现实原因。
与字节红包项目单日新增 500 万却只看到数字不同,元音用户每天在 QQ 群里讨论角色和产品。停服当晚,用户集体“守夜”到零点,随后去应用商店写长文纪念;这种反馈让他确定,自己想做“真的让用户感动的产品”。
《星联》并非突然出现的创业点子,而是这段情怀的延续:他在 2019 年想象的自由对话 Live2D 角色,到这一轮模型能力成熟后才真正有实现条件。
4. 第一次创业失败,首先失败在动机
张月光停止第一次创业,一方面是心力耗尽,另一方面是做了两年多后突然不知道“为什么要创业”。他后来承认,最真实的出发点不是使命,而是“我觉得我很牛,我要证明自己”。
结果很快“直接打你的脸:你不牛”。当证明自我的目标被否定,他又没有切换到另一项真正想促成的事情,于是困惑并非来自单个产品失败,而是原始动机本身失效。
为了对股东与团队负责,公司最终由阿里收回,他也回到阿里。张月光把这看成一种责任处理,而不是第一次创业逻辑仍然成立的证明。
5. 他很早追逐 AI,却主动退出纯技术竞争
2016 年视觉 AI 创业潮兴起时,张月光希望找一家做 C 端 CV 的公司,因此加入字节图形图像部门,参与类似 Google Photos 的“时光相册”及图像特效;部门后来并入 AI Lab,他又转向红包增长和小程序平台等 0 到 1 专项。
清华计算机系的经历反而让他很早放弃 coding。一次文本聚类作业,他的 K-means 代码跑一天后崩掉,同宿舍同学约 20 分钟就跑完;那一刻他确认,“我的天赋没在这里”。
他后来对自己的描述是“一半理性、一半感性”,更擅长判断现象背后的范式,也愿意深入微妙的产品差异,而非在纯理性、纯工程天赋上与顶尖同学硬卷。
6. 鸭川的一夜,把十年变成不可谈判的原则
2023 年国庆假期,张月光在京都鸭川边从凌晨 2 点坐到 5 点,只带一罐啤酒,重新审视即将到来的 35 至 45 岁。他最不满意的不是职位或收入,而是过去从未与同一群人长期做同一件事。
那一夜定下的原则是:“35 岁到 45 岁,跟同一群人做同一件事情。”大厂中的业务、同伴和组织安排存在不可抗力,拥抱变化反而是基本素质,因此若要控制十年的对象,只能自己组织。
原则一旦确立,升 P10、加薪或奖金都不再构成有效挽留条件,因为这些变量无法满足十年要求。他所说的“原则的力量”,就是提前删除大量看似需要权衡的选项。
7. 大厂晋升有外部战役,也有不可避免的内部战役
张月光把大厂游戏分成两种:一种是战胜外部敌人,以明确战役与业务结果升级;另一种是战胜身边的人,只要永远是团队里的前三名,也可能持续晋升。
他的判断是,内部竞争不是个别人品问题,而是绩效体系带来的“地心引力”。外部游戏更难、结果更不确定,也依赖增量周期;没有增量与新要素,组织成员自然更容易向内作战。
2012 至 2016 年像“在向上的电梯里做俯卧撑”,大量业务能获得外部结果;抖音以后互联网经历较长真空期,AI 才重新提供增量战场。他真正喜欢的并非晋升本身,而是外部创造。
8. 大厂可以创新,但创新必须配得上组织成本
回到阿里后,他几乎每年都坚持发起一款新产品,妙鸭只是唯一大规模出圈的一次。张月光并不接受“大厂一定没有创造”的说法,前提是新周期打开了足够高的天花板。
元音最高接近 10 万 DAU,却因低龄、低 ARPU 和商业边界不健康,不是大厂值得长期配置资源的事情;AI 则重新抬高潜在上限,使大厂内部与创业公司都获得了创造空间。
因此,他离开阿里的核心理由不是那里不能做创新,而是组织无法保证“十年同一群人、同一件事”;创造空间与人生原则,是两个不同问题。
9. 好的创业动机,首先要有较高的期望收益
张月光给出的第一种合理动机是“我就想当老板,不想给别人打工”。它听起来不宏大,却在公司成立第一天就已实现,因而主观期望收益是 100%。
第二种是“特别想让一件事发生”:自己做成当然成功,即使没做成、别人最终实现,也不算输,因为参与的是一个比个人输赢更大的命题。
发财、出名和证明自己在他看来都不是道德上低级,而是概率乘收益后不划算。留在大厂可能更容易赚钱,也能通过做到高管获得尊重;把这些目标放进创业,反而承担了不必要的低胜率。
10. 优酷让他确认,长视频更像投资业务而非互联网平台
张月光认为长视频的决定变量是内容:一部片子投对就播得好,投错则产品和技术很难补救。极端地说,热门电影为电影院带来流量,不是电影院“分发”出了热门电影。
因此,长视频首页加入推荐算法甚至可能是负向的;用户打开应用往往就是为了某部确定内容。这个生意更像用面粉做面包:早期亏损来自内容成本过高、付费不足,后来靠内容价格下降和付费习惯改善接近平衡。
到 2023 年,他已认为自己负责的产品、技术和设计难以带来实质变化,于是在一次双周会上宣布不再参加优酷日常会议,让团队自主决策,把时间转向 AI 和图像创新。
当时负责人樊路远持续强调“内容为王”,也给产品技术团队留出空间。张月光坦言,当所有人都没有实质结果时,绩效更像过程奖励,而不是对真实业务增量的精确分配。
11. 妙鸭从三个常识判断切入,而非从大模型热潮出发
2023 年 ChatGPT 已经极热,但内部兴趣小组盘点可用技术后,认为 Diffusion-based Model 及周边生态相对成熟,于是选择图像。
团队没有卡、钱和人,也无法解释为何要重做 Midjourney,因此决定找足够垂直的切口。张月光借过往相册经验指出,用户照片中约 70% 以上是人物,第二名才是截图,于是聚焦写实人像。
阿里团队的第一反应是淘宝换装、模特图和电商图,但他判断电商链条过长,图像生成不是核心环节就没有议价权。最终选择写真,是因为能面向 C 端、端到端定价,并替代高成本、慢周期、重资产的旧方案。
12. “真、像、美”不是一句口号,而是三个串行模型
妙鸭的三个要求依次是:“真”,看不出由 AI 生成;“像”,必须让用户确认与自己有关;“美”,又要比真实本人略好看,因为没人愿意付费看一个毫无修饰的自己。
当时单一模型几乎不可能同时达到三项要求,团队于是把任务拆开:一个模型学习大量普通人照片,保留模糊、普通光照等真实质感;一个模型用用户上传的约 20 张照片保持身份;另一个模型负责模板与美感。
三个模型是串行控制,并非经典 MoE。拆分还使模板生态可持续扩张:每个模板可以被视作独立的小模型,而不必反复改动底层身份与真实感能力。
整体开发约三个多月,大部分时间花在调教效果,真正做工程并上线很快。张月光把结果归因于“微妙差异”而非功能首创——B612、美图等产品此前已有近似功能与流程,但没有同时跨过真、像、美的阈值。
13. 单向门意味着用户不会再退回旧解法
张月光偏爱 one way door 产品:用户一旦体验,就知道今后这个需求只会这样解决。Cursor、Claude Code 对传统 IDE 的替代,是他心中最直观的例子。
创新通常不是凭空创造需求,而是给旧需求一个具有全面优势的新解法。即使当下效果尚未完全领先,只要能清楚看到它必然走向全面优势,也值得长期投入。
单向门与“哇哦”产品的差别在于,后者新鲜感过后仍会退回旧工作流,需要持续召回用户;前者哪怕初始份额很小,也会“一天一天往上涨”,让创业者能够安心慢做。
14. 妙鸭需要 AI,却仍不是 AI Native
张月光花了两年才接受一个反直觉结论:妙鸭没有这一代 AI 就无法成立,但这只是 AI Native 的必要条件,不是充分条件。它更准确的定义是“把当时 AI 技术发挥得非常好的互联网产品”。
妙鸭要求固定数量的照片,训练固定身份模型;用户再选择固定模板,背后的 prompt、模型和工程链条全部预设。它通过压缩用户自由度,换取当时技术条件下更稳定的效果。
真正的 AI Native 产品具有更开放的输入与输出:用户可以用语言给出难以穷举的命令,Agent 还可能调用工具、产生多种结果。互联网产品经理原本扮演上帝,现在却无法预先画完所有路径。
15. 产品设计的核心从流程迁移到 context
互联网二十年的基本范式是面向流程:产品经理定义决策树,设计师把流程画成界面,工程师像施工一样实现。微信虽像可自由游览的迪士尼,底层仍是由产品经理预设的“有限自由度”。
面向 Agent 时,产品经理不能先假定用户会输入什么、模型必然输出什么。第一优先级应是拆解:用户与模型会发生几次交互,模型完成任务需要哪些信息,哪些 context 会决定结果是否符合预期。
张月光所说的关键动作不是抽象地“引导用户”,而是想办法让用户把这些必要信息提供出来。只有理解模型缺失什么,才能反向设计流程,逐步取得必要上下文。
对话框、GUI、生成式 GUI 只是表层选择。真正决定效果的是用户看不见的 prompt、知识、工具、模型调用和 context 如何共同工作;因此结论是:“从面向流程的产品设计,变成面向 context 的产品设计。”
16. AI Native 团队必须先混合探索,再恢复专业分工
在模型能力尚未被摸清时,产品、设计和工程的边界会变模糊。设计师需要判断什么是美,产品经理需要提供 taste,工程师也必须参与容器、布局和模型行为定义,任何单一工种都无法独立给出答案。
张月光提出两段式协作:第一段是相对混乱的混合团队,共同摸索模型能做什么、需要什么 context;第二段在答案清楚后,产品再设计取得上下文的流程,设计与工程进入正式交付。
他反对把创业机会简单归因于“大厂转身慢”——在大厂工作过的人会知道那是幻想。真正的机会来自组织物种差异:线性 sprint 管理追求清晰,而模型探索阶段天然无法被完全规整。
17. 妙鸭真正对标的是海马体,而不是美图
张月光始终把妙鸭理解为写真生意,而非泛图像工具:“我压根跟美图不在一桌,我是跟海马体一桌的。”美图解决高频修图,妙鸭完成一次写真任务,两者在用户心智中并非自然泛化。
产品上线时,他亲自写用户信、命名并 review 每一句文案,刻意不提 AI,因为目标是建立新消费品牌。与携程做旅拍、与同道大叔做星座联名,也遵循品牌认知而非工具扩功能的逻辑。
这也决定了生意上限:写真低频、高毛利、偏重运营,无法仅靠技术变成高频低 ARPU 产品。即使继续做,他也只把妙鸭称为一个 “fine business”,而不是 AI 时代的主航道。
18. 从 9.9 元到 99 元,再杀到线下,才是写真生意的完整打法
张月光离开前想做的第一件事,是把 9.9 元提高到 99 元。解法不是单纯涨价,而是加入 human in the loop,为用户定制模板和风格;只要用户知道有人提供服务,99 元相较线下 699 元仍然合理。
第二步是进入商场做快闪店,直接截留准备去写真门店的用户。线下品牌当期主推什么风格,妙鸭就快速上同类风格,以更低的人力、场地和前期投入挤压其成本结构。
由于写真低频,最终胜负取决于“用户想到写真时先想到谁”,品牌心智可能只容纳少数赢家。但他若独立创业不会选择这个方向,因为要赢就必须做重,利润率也不会特别性感。
19. 妙鸭的爆发规模很大,代价是连续三个月救火
产品火起来只用一两天,日收入达到百万级。集团调动全国算力,线上推理最多使用接近两万张卡;张月光与团队 PM 在亮马桥酒吧看着单日收入首次破百万元,喝到酩酊大醉。
他后来披露,妙鸭在约三个月内获得大几百万付费用户,用户量可能已经超过海马体一年的客户量。这同时说明爆发不可持续:中国愿意付费拍写真的人有限,短期已覆盖很大一部分存量需求。
上线后的工作几乎全是扩卡、修 bug 和补工程。一名服务端工程师连续约 72 小时工作,拒绝回家休息,理由是“这辈子不一定能再遇到第二次这样的事情,我不想给自己留任何遗憾”。
小程序最初只是因为团队人少,但 iOS 虚拟充值限制迫使团队三天内补出客户端;与此同时还遭遇疑似组织化黑公关,包括捏造用户照片被用于色情内容、向消协投诉等,三个月里几乎没有思考空间。
20. 爆红三个月后离开,靠的是原则而非产品占有欲
妙鸭约 7 月走红,张月光 10 月假期后提出离职,11 月 11 日正式结束阿里工作。双方处理得“很正常”,对方的要求就是不要再做妙鸭,他也从未考虑离开后再做一个妙鸭。
他反对把产品视作个人孩子:妙鸭是团队产品,许多关键工作不是他完成;同事足够优秀,可以继续推进。若后来发展不好,他留下未必能救;若发展很好,那当然更好。
妙鸭是他职业生涯最能证明自己的产品,但他也不认为它本身特别成功,只把它视为一个 “fine business”,而非 AI 时代的主航道。字节的巨大数据更多来自平台,元音更接近个人从零到一,却没有足够结果;妙鸭同时提供了影响力与一生能记住的幸福时刻。
21. 新公司的起点是“创造 AI 人口”,路线图却并不清楚
离开阿里后,张月光没有立即融资开工,而是花数月判断是否真的创业,也考虑过加入别人团队。他看过硅谷和多家大模型公司,但 To B 取向、技术基因与自己坚持做 C 端产品的偏好并不匹配。
最初愿景是“创造 AI 朋友”:AI 不应只是 service 或工具,而应成为 individual。未来虚拟世界里的 AI 人口可能比人更多,它们也能获取、思考、发布信息,并连接人和其他信息。
他现在认为 ChatGPT 也许已某种程度成为那个 individual,但创业当时只有宏大猜想,没有清晰路线。真正确定的是 AI 最终会进入人类社会网络,而不是永远作为每个人私有、彼此隔离的助手。
22. 初创公司不必先有完美使命,但必须先定三个基础变量
一位湖畔背景的朋友告诉他,创业第一天就提出“让天下没有难做的生意”这种长期使命与清晰路线,极其罕见;大量成功公司是在做的过程中逐步刻画使命。
更必要的三件事是行业、团队文化和商业模式。行业不能今天卖奶茶、明天转 AI;文化本质上是创始人真实为何种人;商业模式若毫无答案,则风险极高。
张月光创业时已确定长期做 AI,也清楚要找价值观一致的人;商业模式尚不清楚,但行业已有部分收费实践,因此愿意边做边摸索,而不等待一个虚构的完整答案。
“十年同一群人”是原则而非创业目的。目的仍然必须是促成某件事情,原则只是要求用什么人、以什么方式走完过程。
23. “人负责 will,AI 负责 skill”重写了团队配置
张月光对人机关系的压缩是:“人应该负责 will,意图意志;AI 负责 skill。”当专业技能逐步贬值,人的广度、多元性与品味,反而成为个人和团队的竞争力。
团队大致一半来自大厂,一半来自独立开发者和“有调性”的初创公司。优秀大厂员工提供规范、使命必达与执行坚决;独立开发者往往产品、设计、开发都能做,更适合 context 探索;调性型公司人才则带来审美、产品和营销品味。
他刻意避免核心层全由旧同事组成,以减少思想趋同,也避免新人面对一个封闭熟人圈。价值观需要一致,做事风格却应包括 push 型、细节型、思考型等不同角色。
公司没有严格的联合创始人头衔,也几乎不强调头衔。核心成员中既有多年合作者,也有朋友介绍的新伙伴;近两年团队整体稳定,少数离开者多选择自己创业。
24. 创始人的长板是范式判断,危险则是过度抽象
张月光认为自己最强的能力,是从现象中判断底层动力:什么在驱动变化、能否带来范式迁移、哪些差异会长期存在。他不声称这一能力绝对优秀,只说相较自身其他能力更突出。
另一项自评是实事求是,愿意承认“不懂就是不懂”。但范式抽象也有反面:把黑白奶牛直接抽象成“动物”,很多有意义的差异都会消失,最后只剩口头禅“这不就是……”。
妙鸭的启示正是,相同功能描述下的微妙效果差异足以产生截然不同的结果;因此抽象判断之后,仍必须回到具体对象、具体用户和具体可用阈值。
25. 高额融资买到的首先是判断时间,而不是烧钱权
媒体称公司在没有产品时连续获得三到四轮融资、累计接近 3 亿元。张月光没有确认精确数字,只说体量与公开报道“大体差不太多”,也承认自己至今不知道估值究竟怎样计算。
他归纳投资人下注的原因:一是认同“AI 朋友、AI 进入社会网络”的长期愿景;二是自己过去多少证明过一些产品能力;三是相信他不会不懂装懂,也不会在看不清时乱搞。
外界开玩笑称公司靠存款利息运营,他说并没有夸张到那个程度,但资金消耗确实克制、runway 仍很长。探索不能完全不花钱,却应把“学费”控制在最低水平。
对他而言,更稀缺的不是融资,而是团队和自己的心力。资金可以再筹,连续做没有信念的项目却可能把人搞崩,因此探索期不加速、不画大饼,是一项主动资本配置。
26. AI 陪伴已有真实需求,只是尚未完成行业爆发
公司成立第一天便启动 AI 乙女游戏,一部分来自元音与 Live2D 的情怀,另一部分来自市场事实:当时国内和海外的 AI 陪伴赛道,赛道级 DAU 都能达到千万级。
张月光强调,除通用 Chatbot、可能包括图像与视频生成外,能达到赛道级千万 DAU 的 AI 应用并不多;陪伴产品还有用户付费,部分公司已接近打平或微利。
由此能得到的有限结论是:AI 陪伴是带商业价值的真实需求。至于为何没有彻底爆发,则不能用“伪需求”解释,而要寻找行业共同瓶颈。
27. 陪伴产品被三个结构性问题卡住
第一是用户门槛过高:用户面对对话框,仅靠文字与少量图片获得快乐,需要极强的想象力和表达力。年龄越小越容易把麻将牌想象成坦克,因此产品才集中于低龄、二次元人群,而非因这些人天然是唯一用户。
第二是商业模式差。多数产品实质上转售 token,很难形成高溢价,毛利率因此很差。
第三是角色不会成长。真实伴侣或朋友必然随关系变化,但 AI 角色聊十天后仍是同一个人,单角色很难形成长期留存。低龄化、商业化弱、留存差只是表象,底层分别是高门槛、差模式和静态角色。
28. 游戏化恰好逐项回应陪伴行业的三道难题
游戏把 UGC 式全主动对话改成 PGC 与用户主动性的结合。用户不想表达时仍可消费剧情、美术与设定,愿意互动时再自由聊天,Live2D 反馈也比纯文字提供更具体的想象支点。
游戏行业已有成熟付费结构:单个游戏可能失败,但每种类型都存在经过多年验证的商业模式,因此可以使用一般 AI 陪伴无法自然采用的定价和内容售卖方式。
PGC 角色还能被持续更新。同一人物在不同用户生命周期里可以拥有不同阶段,模型、剧情和关系状态都能变化,从而让“陪伴者会成长”成为可生产的内容,而非期待模型自行涌现。
张月光当时同时启动应用探索,是因为怀疑朋友能否只提供情绪价值。真实朋友也会帮助你做事;反过来,一个长期稳定提供实用帮助的对象,最后很可能自然产生情绪关系。
29. 乙女 IP 的核心不是聊天功能,而是互动权重的重排
张月光把任何 IP 拆成四项:价值观与态度构成内核,外层是视觉包装、作品表达和用户交互。爱马仕、明星、主播虽属于不同产业,仍都需要这四种要素互相支撑。
内容表达与用户交互存在跷跷板:越昂贵、越高位的 IP,作品越低频、质量越高,也越要减少互动。顶流明星不能天天直播,大牌也不会频繁在电商间营业,否则稀缺感和人设都会被消耗。
另一端则是主播、AKB48 等以互动性为优先的 IP,其价值来自“看得见、摸得着、每天够得到”。AI 的变量,是让乙女游戏可以系统地制造这种互动型角色。
因而,把顶流明星或成熟乙女男主复制成可随便聊天的 AI,并非简单增值,反而会破坏原有 IP。互动优先与高位作品优先是两种产品,传统乙女厂商若要进入,也需要另造角色和产品线。
30. 《星联》选择单男主、2D 与 Live2D,都是同一定位的结果
互动型与明星型 IP 面向同一大类乙女用户,但倾向不同:有人同时喜欢两类,也有人只偏好高可得感。张月光判断,互动陪伴更偏二次元,而被 3D 乙女游戏拉入市场的三次元用户更容易仰望“大明星”。
团队因此选择单男主、2D 画风和 Live2D,并把人物设定得更具服务性,而非高高在上的霸总。这里既有元音情怀,也有对互动频次、用户画像和内容成本的前置判断。
张月光称自己从第一天就做女性向,还曾劝另一位创业者不要做男性向,因为他的判断是“男性不需要陪伴”。这是他对当下产品空间的强判断,而非对所有未来游戏类型的普遍结论。
31. AI 游戏不能靠一句“降本增效”跳过内容工业
《星联》游戏团队约 20 人,基本都是游戏工种而非大量 AI 研究人员。模型能力不靠堆人,但策划、美术、文案和运营等内容工艺仍是纯人力链条,不能被一句 AI 降本直接消除。
乙女与二次元用户尤其忌讳 AI 绘画和抄袭,既保护画师,也高度重视原创;新人物与既有人物“撞脸”都可能不可接受。因此 AI 被用于交互内核,不等于所有视觉资产都可由 AI 生成。
张月光参与的是单男主、2D、人设方向和 AI 玩法等底层决策,具体男人是否帅、剧情是否动人、美术是否准确则不参与,因为他不是目标用户,团队内的策划和内容负责人比他更懂。
他对 AI Native 游戏的定义是:用户最核心的游玩理由就是 AI 带来的灵活性,而非给传统游戏附加一个聊天 NPC。实时视频、物理世界扩展等设想目前仍做不到,类似“斯坦福小镇”的系统到约 100 轮后也可能变得同质和无聊。
32. 首轮内测证明了情感强度,但还没有证明规模
《星联》首轮内测开放约 2,000 人,一天即满;官方小红书账号当天达到约 1 万粉。七天测试中的留存和使用时长被张月光形容为“非常夸张”,但他没有披露具体比例。
相关用户话题多达到百万级阅读,而且主要是自发传播。张月光认为内容产品自带态度与情绪,用户会主动扩散;反面是女性用户同样非常挑剔,做错时也会骂得最狠。
关服时,用户集中与男主角告别,后台对话量迅速上涨,随后大量人在小红书发布聊天截图。这复现了元音停服时的“活生生用户”,也使他判断“AI 陪伴通过游戏化解决”的猜想大概率没错。
按访谈时计划,产品预计下半年上线。慢反馈恰是防御:大厂可以一周复制工具功能,却很难把一年至一年半的内容生产压缩掉。
33. 新平台只能诞生于新媒介与新交互的配对
张月光在探索期追问为何 AI 工具很多、平台很少。他的答案是,内容平台从来不是因“新供给”或“新人群”自动出现,而要有新的信息媒介,并为这种媒介发明原生交互。
Twitter 的短文字对应 feed,Instagram 的大图对应单列流,小红书“以图为主、以文为辅”的笔记对应双列流。长视频与短视频、微博图文与小红书笔记看似相近,承载内容与交互方式却不同。
他因此断言 Sora 式产品不可能仅靠 AI 视频成为“新抖音”:内容仍是短视频,交互仍是上下滑;左右查看衍生视频,与在抖音点进同一特效的内容集合没有本质区别。
ChatGPT 则确实创造了实时生成的对话媒介与对话交互,所以“它一定是个平台”。AI 时代仍可能出现新平台,但前提是有人重新定义媒介与交互,而不是把旧短视频换成 AI 生成。
34. ChatGPT 的潜在商业权力不是广告,而是长期影响决策
面对“双边网络效应”的质疑,张月光认为 ChatGPT 已连接用户与背后检索到的信息,只是尚未形成典型的人际网络;搜索与问答本身就构成信息网络。
他进一步提出一个明确标注为猜想的商业模型:短视频剥夺用户的信息自主权,Chatbot 则可能逐步削弱自主决策权。用户习惯在买房、买车、教育等问题上持续询问模型,模型便可能提前预判并长期影响最终选择。
如果这种控制真的形成,商业化可能不是决策当下插入一条广告,而是跨周期塑造选择,从商家取得更高 take rate。价值链如何分配,他承认“不能完全猜到”,但认为掌握决策权本身具有巨大价值。
豆包若与字节的信息分发能力结合,理论上可能形成“既决定你看什么,又影响你怎么想”的闭环。这是张月光的风险性推演,不是对现状的事实陈述。
35. 短播客实验没有找到原生供给,问题不只在产品形态
做播客产品的起点并不是喜欢播客,而是一个移动互联网惯性:文字和视频都变短了,为什么音频仍常常持续一两个小时?他猜测传统 GUI 不适合双手被占用的音频场景,LLM 的语音能力也许能创造 voice user interface。
团队先把开放 RSS 播客装入产品,只是为了快速体验;张月光清楚这并不原生,就像用抖音分发优酷长视频。真正需要找到的是适合“用嘴刷”的短音频供给。
团队尝试了分钟级新闻、故事、小说,以及把长剧切成短段,但剧即使切成短段,本质仍是连续长内容,用户并不需要频繁语音交互,也没有充分发挥 VUI 的价值。
更深的猜想是,音频往往伴随开车、家务等视觉任务,用户留给听觉的注意力有限;若再把内容做得更短、更快、更高密度,反而可能不舒适。项目做约三四个月后停止深挖,他仍把“语音音频平台能否成立”保留为问号。
36. 主动信息流既缺少单向门,也违背注意力生意
另一个未公开上线的实验,是让大模型主动推送订阅主题。系统先抓取内容、拆成原子信息,再按用户兴趣重组,试图把移动互联网的“推荐替代搜索”迁移到 Chatbot。
内部体验有用,却发现真正重要的信息早已被人工整理。AI 主题会与头部科技简报高度重复,商业新闻也会与成熟早间资讯重合;没人处理的信息通常过于小众,难以构成主流价值。
更致命的是商业模式:信息分发生意依靠争夺注意力,用户停留越久,商业空间越大;一个替用户 save time 的聚合器,却要在同一市场中通过减少注意力赚钱,需求与变现方向相反。
张月光并非否定所有 save time 产品,而是否定“在信息分发里做 save time”。生产力工具当然可以节省时间,但注意力平台的收入机制天然趋向 kill time。
37. 短视频或已接近人脑可承受的刺激上限
张月光不看好下一代 kill time 产品继续提高刺激。推荐系统确实有专门增加用户时长的算法桶,但做短视频的人知道,这些策略可能提高短期时长和部分指标,长期留存却会下降。
他的比喻是,短视频已经是很强的刺激,继续提高刺激未必会带来更好的生意,甚至可能产生负向效应。每天从两个多小时推到三小时、五小时,不一定形成更健康、更大的生意。
小红书重新给用户部分信息自主权:先在双列流浏览,再决定是否进入内容,刷累后还能退出。大麻与海洛因哪种是更好的生意并不确定;但从生理、伦理和长期数据看,更强的刺激未必更好。
38. 探索期的目标不是造下一个妙鸭,而是保存下注能力
张月光在一年多里尝试播客、信息、图像等三四类小产品,每个项目开始前都明确只是实验,没有把它包装成高确信方向。团队大多正常上下班,不以加班制造虚假确定性。
他也提前告诉投资人:“不要期待我又做下一个妙鸭,这个概率很低。”在没有形成底层价值洞察前,强行 all in 只会扩大资源与心力损耗。
实验的停止条件不是数据一定失败,而是核心猜想出现漏洞、又找不到足够好的下一步。只有当出现愿意押上公司资源的单向门,他才会改变节奏。
39. 内容业务的慢反馈,反而构成对大厂的防御
游戏本质上是内容产业,电影或重内容游戏往往两年后才能知道好坏。大厂需要层层考核和清晰反馈,这套机制适合快速工具竞争,却天然不适合长期模糊的内容生产。
张月光并不怕大厂看见《星联》内测后复制:“你想做,一年半后见。”竞争者可以做得更大、更贵,却无法把完整内容管线压缩成一周。
第一款游戏仍必须控制投入,通过小内容验证模式、打磨团队与管线,再逐步增加成本。他用游戏公司的成长路径说明:先有小作品,才可能沿系列迭代走向更大的内容,而非第一把就赌十亿元级 IP。
这也是公司同时做游戏与 Agent 的原因:游戏桌面相对不拥挤,却不处于 AI 智能升级斜率最大的区域;Agent 极度拥挤,但能直接承接模型能力增长。
40. 平台能力过剩后,好内容本身成为新的流量红利
张月光区分自己与其他 AI 陪伴创业者:“我是做内容的,大家是做互联网的。”多数陪伴产品让用户或创作者 UGC 捏角色,平台提供分发;《星联》则由公司直接定义人物、剧情和体验。
平台当然可能是更好的生意,但上一代平台能力已被巨头掌握。只要产品仍依赖推荐算法、用户增长和商业化闭环这“字节三件套”,新公司就是用旧霸主最擅长的武器与其作战。
红果短剧、番茄小说等新平台最终由字节做强,并非因为它最早,而是生产要素没有改变。相对地,叠纸、游戏科学、泡泡玛特等内容型公司,更依赖具体作品与 IP 深度。
今天每个人都拥有社交媒体,好内容不必等待新设备普及,也不必一定购买大量流量;真正出色的内容会被用户主动传播。平台过剩、好内容稀缺,可能是近年内容公司持续出现的结构原因。
41. Agent 的确定价值有两类:替代劳动与扩展能力
到 2026 年初,张月光认为 AI 必须回答“普通人到底怎么用”。多数人仍把豆包等产品当成搜索或百科问答,并未感到自身工作与能力发生实质变化。
Agent 的第一类价值是端到端替代人工、节省时间,甚至带来裁员与成本下降;通用 Agent、垂直 Agent,以及 Harvey 这类深入行业的产品,都在兑现这一方向。
第二类价值是让用户做到原本做不到的事。不会 coding 的人可借 Lovable、Cursor 等 coding agent 做出产品,不会画图或视频的人也能完成过去缺乏技能才无法完成的作品。
工具调用把这种能力进一步放大:模型不仅依靠自身知识,还能调外部软件、工程服务和其他模型。无论走效率替代还是能力突破,张月光都认为 Agent 会诞生好公司。
42. Manus 被收购,验证的是范式,不等于大众化已经完成
Manus 刚推出时,张月光第一时间找邀请码,让它规划一次团队出京团建。系统运行约三四十分钟,却从第一步就理解错,把旅行做成北京郊区方案,因此他当时“完全用不起来”。
后来理解端到端 Agent 范式后,他又把 Manus 视为“替你完成一件事”做得最好的代表:它节省用户时间,接管不擅长或不想做的任务,即使今天仍有大量人找不到合适 use case。
他听说交易金额约 20 亿美元,但明确表示不知道具体数字;他以 20 倍 P/S 作假设比较,认为从 Meta 的角度看并不贵,并认为 Meta 买到了范式头部标的。
Manus 为何出售,他拒绝代创始人回答,只猜测可能因为通用 Agent 是超级主干道、竞争者又都是大玩家,独立公司需要背靠巨头。这一判断被他明确保持为 maybe,而非内幕解释。
43. 他选择高频协作,而非把任务彻底交给 Agent
张月光把 Manus 式路线定义为端到端、离线、并行:用户下达任务后忘掉它,Agent 可以一分钟、一小时甚至一周后交付,只要最终结果足够大、足够好。
Doki 追求的是相反的节奏:用户给出意图,AI 尽快反馈,用户马上处理下一轮,再由 AI 继续执行。他格外在意 latency,因为价值来自持续迭代,而非最长程任务的单次完成率。
前一种范式关注 token per user、离线执行量和替代了多少人工;后一种范式让人感觉自己获得了本来不具备的能力。“不是把事交给 Agent,是你跟 Agent 一起来做这个事情。”
44. PPT 是一个已验证需求,问题只剩怎样做得明显更好
选择 PPT 并不新鲜,张月光甚至说团队“快成 the last 了”。好处是赛道已经 PMF,不必再回答 what 和 why,只需回答 how,以及为什么后发者仍能形成单向门。
第一类 AI PPT 套固定模板,例如当时的 Kimi:模型先生成文字,再把内容硬塞进不能变化的版式,结果不是设计跟随表达,而是表达被迫适配模板。
第二类用前端代码生成,视觉更自由,但下载后继续修改可能比从头做更费劲。第三类 Banana 直接生成图片,确实漂亮,却可能省略复杂信息、难以编辑,而且“一眼就是 AI 做的”。
对需要向老板、客户或大会观众正式表达的人,这些方案容易沦为“应付差事”。张月光给 Doki 的标准是:在产品内完成全部工作,不再进入 PowerPoint 或 Google Slides 二次加工。
45. Doki 是先磨最小生成单元,再反推产品流程
团队最初仍受互联网惯性影响,先想象人如何与 Agent 协作,把完整交互和流程开发出来,最后发现生成效果很差,许多预设动作在模型环节根本不成立。
随后团队暂停界面优先,集中打磨最小生成单元。设计师定义美感,工程师处理溢出、布局和容器,产品与模型人员注入知识,共同寻找稳定效果。
当生成单元足够清楚后,团队才知道用户进入这一环节前必须提供哪些 context,再反向设计取得这些信息的步骤。这是“context 优先、流程随后”的实际案例。
Doki 使用自研 Agent 框架,而非简单复制 Claude Code agent 加 skill。张月光并不把框架本身当卖点:用户只感知最终效果,context、工具和模型调度都必须为可交付结果服务。
46. “九十分等于零分”最终落到一次全公司下注
妙鸭之前,张月光就提出“九十分等于零分”:只要人一眼看出是 AI、无法进入真实工作流,成本再低,价值仍有低天花板;一旦跨过可用线,成本优势才会被无限放大。
Doki 的内部证明是,他用它完成百度世界大会的正式分享 PPT,包括把大会模板转成自定义模板;没有再手动编辑,也没人意识到由 AI 生成。内容组织、逻辑和金句甚至被他评价为超过自己,美术表现则补上了他完全不会设计的短板。
模型层仍是现实威胁:工具调用准确率上 Claude “断档领先”,前端审美更多使用 Gemini,部分任务仍由 GPT 表现更好。国内外跑分差距也许缩小,但海外模型率先跨过关键可用拐点,实际产品差距反而可能更大。
应用公司的空间来自混合模型、任务深度,以及模型公司不愿做的工程细节,例如把 HTML 高保真转换成 PPTX。张月光承认这可能只是阶段性生意,却主动选择“科技以人为本”的有限价值,而非把人排除出生产过程。
PPT 只是 Doki 的第一步,长期定位是帮助用户“创作和表达”的 Agent,并可能逐渐人格化;《星联》也可能反向增加实用能力,两条线最终向“兼具帮助与关系的 AI 朋友”靠拢。
公司现已结束应用探索期,除持续量产游戏内容外只做 Doki。张月光给自己两年 CEO 表现打 60 分,满意之处是“没瞎搞”、没有耗尽资金和团队心力;如今则明确告诉团队:“我们要输也全输在这儿,不会再给自己留后路。”
他最后仍坚持 LLM 是 Agent 的智力内核,也不认同“语言无法抵达智能终点”:人说话时也可能是在不断 predict next token,逻辑甚至是在说完后才被重新解释。“语言就是智能的终点”,“语言就是本质。”
Full transcript
就在京都,就在鸭川边上。有一天没睡着觉,我一个人跑到鸭川边,在那里坐着。那里很美。
我从夜里2点一直坐到凌晨5点,拿了一罐啤酒坐在那里。那天我想了很多事情,也做了一些很重要的决定。
哈喽,大家好,我是小俊。过去两年,张月光仿佛消失了。这位产品经理在2023年创造过妙鸭这样的现象级AI产品,但是在妙鸭走红后仅三个月,他便从阿里巴巴辞职。他说这源于他独自在日本京都的鸭川边坐了一夜,想清楚了许多重要的人生决定。2024年初,张月光筹措资金创立木言智语,这家公司成为那年AI应用型公司里融资额最高的初创公司之一。有人说,投资人在没有产品的情况下,对他盲注了四轮,累计金额近3亿元人民币。也有人开玩笑说,张月光是拿着融资额的利息在养公司。过去两年,我和张月光见了很多次,他在尝试的产品形态每一次都有一些变化,他也并不掩饰自己的困惑,坦言的确有一段时间看不懂。转折来自于半年以前。一位师承于互联网时代的产品经理,当他转向AI,会经历怎样的试错与求索,又要跨越哪些重要的认知鸿沟?让我无比意外的是,张月光说他后来才意识到,妙鸭压根不是一个AI Native的产品。木言智语现阶段正在做的有两款主力产品,分别是AI乙女游戏《星联》和即将推出的Agent产品Doki。他说他的探索期结束了,他终于找到那个他愿意集公司之合力下注的东西。那接下来是我对张月光的访谈,期待2026年我们和AI共同进步。
月光,先给听众朋友们打个招呼,并且做一个简单的自我介绍。
大家好,我叫张月光。我过去12年一直在做产品经理相关的工作,先后在字节、阿里这样的大厂工作过。
大家相对比较了解我的工作,可能是2023年我做了一款妙鸭相机。后来在2024年初,我出来创业,创办了一家公司,名字叫木言智语。
过去两年,我们做了两个业务方向。一个方向是在探索AI游戏,另一个方向是在探索AI应用的机会。中间也尝试过一些产品,最近刚刚确定了自己的核心产品,进入一个新的Agent、生产力Agent方向。
能不能讲讲你过去的那些工作经历?
1. 产品生涯从大厂开始
我基本上算是赶上了移动互联网的黄金时代。刚毕业的时候,最开始是支付宝无线、优酷无线的时期,后来也比较早地去了字节,中间自己进行过一次创业。
创业结束之后,我又回到了阿里,待到2023年底。大家相对比较了解我的工作,可能是我做了妙鸭这样一个产品。那段经历结束之后,我就出来创办了现在的木言智能。
你做产品经理做了多少年?十几年?
对,至少10年吧,至少是10年的互联网时代产品经理。
中间创业那段经历能不能分享一下?
2. 第一次创业从短视频开始
我是在2018年年中离开的。当时创业一开始,是想去做短视频电商,因为我在2018年的时候就觉得,短视频那个时候大家更多还把它看作一个内容平台,但我觉得短视频其实是一种信息媒介的升级。
从文字到图片,再到短视频,这是人类经历过的3代主流信息媒介迭代。如果是信息媒介迭代,它就不会只用来做内容、做娱乐。教育、电商,所有这些东西都会短视频化、直播化,这是当时我的一个比较大的判断。
所以我觉得这个事情很大,就出来自己创业了。当然,因为是第一次创业,这个宏观判断没什么问题,但是在切入的时候,我觉得切入方式不好。
当时我想再造一个卖货的抖音出来。今天回过头去看,更正确的做法其实是去做内容,因为用短视频卖货这件事,是非常在短视频平台自身的延长线上。
这个事情我们做了一年,后来发现了一些问题,就开始面对团队转型。2019年初,我看到了一款日本游戏,叫《早安,我的少年》。
这个产品很有情怀,也是我第一次看到Live2D技术被用得比较好。Live2D就是让纸片人动起来,这在游戏行业非常常见,但那个时候还刚刚发展不久。
那个游戏特别简单:你遇到了一个机器人,这个机器人坏了,因为一些原因,它的记忆系统出现了问题。它会作为你的助手待在手机里,你每天通过一些对话和选择,帮助它逐渐恢复记忆和能力。
直到最后,由于你的选择不同,这个机器人的性格也会不一样。你戳它,它会做一些动作并且说话。你可以把它理解成Live2D版的《汤姆猫》。
我当时看到这个产品就特别喜欢。
基于这个产品,我们当时做了一个换装系统,允许用户给自己换装、捏脸,做一个Live2D形象,和别人连麦社交。
这个产品第二年做得还挺不错,很快就做到了几万DAU,最高峰值接近10万DAU。也有一些用户真的往里面充钱,因为商业模式很简单,就是买皮肤、买装扮。
所以当时做这个产品,我还是很开心的,因为我第一次真正感受到了用户。你知道,原来在大厂做产品,更多看到的是数据,用户在你眼里是很抽象的。
比如在字节做红包项目,我看到一天后台新增500万用户,一天有500万新增,所有人都很开心、很兴奋,但其实那只是一个数字。
我当时创业做的那个产品叫元音。“元”是元气的元,“音”是辅音的元音。你会看到这些用户真的活生生地在你的QQ群里,每天非常热情地讨论你的产品。
最让我印象深刻的是,当我决定不再继续创业、把这个产品关掉的时候,那些用户自发发起了守夜活动。我们决定在夜里12点停服,所有用户就在群里非常活跃,一起守夜、一起熬到12点,等着关服。
真的关服之后,所有人又跑到应用商店里写文章,纪念这个产品。
这个产品是针对男生还是女生?
女性用户。这个也很有意思,我做的大部分产品都是给女生做的。
那个时候你会感受到一个活生生的用户。你知道他们每个人多大、在说些什么、为什么喜欢你的产品,甚至知道他们每个人捏出来的形象是什么样子。
所以,大厂前面那些工作的感受,和这段创业经历的感受放在一起,就构成了我做产品的底层动力。我希望能做一些真正让用户感动的产品。
当然,最终我认为两者是需要兼得的。很多人也都知道,我这一次创业又做了一款AI乙女游戏,其中一个重要原因,就是上次做元音的情怀延续。
我们又做了一个Live2D产品。因为我第一次看到《早安,我的少年》的时候,脑子里就冒出一个想法:如果这个东西能够自由对话就好了。
它现在是固定的,你点一下,它就会说固定的几句话,然后给你几个选择,你选了之后会进入不同分支。我当时想,如果能让我随便跟它聊天,那多好。
所以我出来创业、公司成立的第一天,就开始做AI乙女游戏。我们现在做的第一个产品《星联》,其实就是我2019年的想法。
我当时想,原来我那时候的一个幻想,居然真的实现了。
原先那个产品后来怎么样了?
随着我决定关掉公司、回到阿里,它也就关掉了。
为什么做这个决定?
有两个核心理由。第一个,也是最重要的理由,还是自己的心力消耗。坦白说,我觉得创业挺消耗心力的。到最后我有点困惑,不知道自己为什么要创业。
创了多久?
两年多。创到最后很困惑,不知道为什么要创业。
你发现自己到底为什么会开始这次创业?
我觉得上次创业,真实的内心目的是不纯的。
当时是怎么想的?
今天回过头去看,更多就是想证明自己。我觉得我很牛,那个时候觉得自己很牛,所以觉得自己一定能做一个很牛的东西,于是就出来创业。
你会发现,很快结果就会直接打你的脸:你并不牛。我也没有证明自己很牛,做到两年多之后,发现好像并没有证明自己。
你当时从阿里出来是一个什么样的状态?你上次是从字节出来的,对吧?2018年是从字节出来的,经过阿里和字节之后出来创业,后来又回到阿里。
2018年出来的时候,我觉得字节非常好。那个时候的字节状态特别好,我没有觉得字节有任何问题,是一家非常完美的公司。
所以当时我要走的时候,就找陈琳聊。我说我要走了,他非常不能理解。我说我要创业、要做这个做那个,他就说,那你把人招进来,我让你在里面做这个东西。
你当时在字节负责什么?
我在字节有两段经历。第一段是在一个叫图形图像的部门,这个部门主要的产品是一款相册,叫时光相册,现在也已经关停了。
它其实是一个Google Photos类型的产品,但实际上是一个半研究型的部门。早期整个AI Lab里视觉的部分,实际上就在这个部门,后来才被整合成字节的AI Lab。
我去字节的原因,就是想做AI,做图形、视觉AI。
你去字节是想做AI?
对。2016年的时候,我很想找一个做视觉AI的地方。那时候正好是上一波视觉四小龙、CV刚刚起来的时代,我想看看视觉AI这个事情。
但我又想找一个做C端的公司,因为当时视觉四小龙都是做To B的。后来我找到了字节,当时有一个部门在招人,用CV做图像特效、相册工具之类的事情,所以我就去了。
我去字节,其实就是为了做图像AI,不是因为今日头条。字节当时主要的产品是今日头条,但我并不是因为今日头条去的。
后来这个部门做了很长时间,抖音出现了,整个字节决定All in短视频,于是把很多部门做了整合,包括图形图像部门。我们被合并进了AI Lab,里面很多人也被拆开了。
后来我调到了今日头条的大团队里,但坦白说,我一天今日头条的产品都没做过。
调过去之后,我开始做专项。先发起了一个春节红包、增长项目,做了几个月。2018年春节之后,我又发起了字节小程序平台项目,做到一半,我就创业了。
所以我的两段经历,大概第一段是在做图形图像相关的事情,第二段实际上都是在做一些从0到1的专项。
字节待了多久?
不到两年。
之前在阿里呢?
也差不多不到两年。
所以你之前大概工作了差不多4年?
不,更早的时候,我在一个师兄的SaaS公司。那是微博刚出来不久的时候。
你还做过SaaS?
现在叫SaaS,那时候还没有这个概念。那个产品就是一个管理工具,可以在很多平台同时发布微博、收集素材,自动找图、找素材、拼微博,定时发送、批量发送、批量回复私信,是一个社交媒体管理工具。
那是很早年的事情,2012年左右。我在那家公司待的时间确实不久,后来从孔明科技到了支付宝,再到字节,然后创业,很能折腾。
你每段经历都不长,而且我记得你好像学AI相关的专业?
我是计算机系的,清华计算机系。但我学的确实不是AI。
我差不多到大三的时候,就决定不Coding了,已经决定不走Coding这条路了。
你当时就要做产品?
其实也没决定要做产品。我只是觉得自己走不了这条路了。
为什么?
有一次我看了贝佐斯一个很有名的视频。他说自己原来是学物理的,后来决定不做这个了,因为有一次遇到一道偏微分方程,怎么都解不出来。
他问了一个同学,那个同学很快就把题解出来了,最后得到了一个完美的解,好像是π,我记不太清了。那一刻他就觉得,自己不想在这条路上和别人竞争了。
我当时真的很像。计算机系比较特别,里面有很多从竞赛出来的同学。你能想象,我们的第一门专业课就是《C++程序设计入门》,你的同班同学就是你的助教。他们不仅免考,甚至还是给你出作业和考试题的人。
从大一开始就是这样的状态。到大三的时候,我遇到过一个印象很深的大作业,应该是人工智能方向的一门课,做文本聚类、K-means算法。
我拿到数据集之后写了代码去跑,跑了一天都没跑完,最后程序还跑挂了。我就问同宿舍的另一个人,说你那个怎么样了?他做的东西20分钟就跑完了。
我就觉得,算了,我不想在这条路上卷了,我卷不过你们。所以当时我比较明确地知道,我不想再在这条路上竞争,因为我觉得自己的天赋不在这里。
今天回头看,我觉得我的天赋可能更多是一半理性、一半感性的部分,而不是纯理性的部分。
所以你当时想卷什么?还是不卷?
骨子里肯定还是一个卷的人,没办法不卷。
但早期其实很混沌,没有什么想法,让你干什么就干什么。包括后来到支付宝,别人让我做转账、做各种产品工作,坦白说都没有什么想法。
比如今天我去面试很多年轻同学,我觉得现在的年轻同学至少比我那个时候优秀得多,都很有自己的想法。现在的00后小天才们,和我完全不一样。
我在那个时候没有任何想法,老板让我干什么,我就认真干,想办法年底升职加薪,非常简单粗暴。
直到在字节工作的时候,我才开始慢慢形成自己的产品观:第一,为什么要做产品;第二,我的产品偏好是什么。
这些东西慢慢形成,直到第一次创业结束之后,基本上就已经比较稳定,没有再变过。
你前面这些履历经历的逻辑是什么?你好像做过很多产品,它们之间好像没什么关系。
3. 寻找十年的长期主义
其实这就是我这次离开阿里、开启创业最核心的一个理由。
2023年10月1日,我去度假,就在京都、鸭川边上。有一天没睡着觉,我一个人跑到鸭川边坐着。从夜里2点一直坐到凌晨5点,拿了一罐啤酒,一个人坐在那里。
那天我回看了自己过去十几年的工作和生活。因为我马上就35岁了,所以当时觉得,35岁到45岁要怎么过,是一个很重要的问题。
过去十几年,我觉得自己有很多地方做得还可以,但最不满意的地方,就是没有长坡厚雪。不管是人还是事情,都没有长坡厚雪,身边的伙伴也换了很多。
做过的产品也像你说的,类型很多:资金类产品、红包、相册工具、图像工具、社交、短视频平台,后来在优酷还做过长视频,做过内容。后来做妙鸭,又回到了AI图像产品。
所以我当时离开的最重要原因,就是给自己35岁到45岁定了一个目标,立了一个Flag:我想在35岁到45岁,跟同一群人做同一件事情。
在大厂其实很难控制这个事情。你身边跟谁在一起、到底做什么,都是不受控的。你当然可以规划,也可以和老板聊,但终究会有不可抗力。
而且我觉得在大厂里,迎接变化、拥抱变化,是大厂人的基本素质。
为了实现后面的目标,我只能自己来组织:到底跟什么人在一起,到底做一件什么样的事情。
你在大厂属于很会往上爬的那种人吗?
我觉得不是。说实话,虽然从结果上来看,爬得还可以。离职的时候,我30岁就是P9了。
我2016年入职字节的时候,也就是P3左右吧,现在不知道这个算什么。单纯从打怪升级的角度,我的速度还可以。
但坦白来说,我并不是很擅长这个游戏,也不是很喜欢这个游戏。
如果你不擅长的话,怎么打怪升级?
4. 大厂的内部游戏
我觉得大厂里这个游戏有两种玩法。
一种是通过战胜外部敌人打怪升级。比如在某个战役里赢了,达到结果,明确是你打赢的,那当然会有结果,这是外部战役。
另一种是内部战役。你不需要真的打赢外部敌人,只要打赢身边的人就可以。你永远是团队里的前三名,就会成为升级的人。
坦白说,P4、P5、P6、P7、P8、P9、P10,这样的游戏会让绝大部分人变成向内作战的人。这是我在大厂待了很多年之后发现,很难克服的一种地心引力。
只要有这套体系,人很难避免地会想用内部游戏去赢。外部游戏其实更难。
第一个原因,外部游戏肯定更难,有很多不确定性。第二个原因也和周期有关。
比如我刚开始工作的时候,2012年、2013年、2015年、2016年,都是黄金周期。你在任何一个公司、任何一个大厂,都可以像大家比喻的那样,在电梯上做俯卧撑,因为电梯本身在往上走,所以很多事情都可以获得外部结果。
但到了2018、2019年,如果一个新人进入互联网行业,确实会面临很长一段时间的真空期。整个互联网行业没有什么新的事情。从抖音之后,互联网很久没有出现过真正意义上能够改变很多事情的产品。
所以外部游戏是需要周期的。今天AI的诞生又提供了外部游戏的机会,带来了增量。如果没有增量,大家很难避免变成内部游戏。
那你更擅长打外部游戏还是内部游戏?
我更喜欢外部游戏。
比如我再次回到阿里,我们团队也挺大,最多的时候我接近管理300个人,职能也比较齐全。正常做一个中层管理者,其实可以按部就班地做。
但我几乎每年都坚持做一款新产品,每年非要自己做一个新产品。妙鸭不是我做的第一个内部新产品,我每年都做,只不过很多产品最后因为各种各样的原因没有成功。
我底层的快乐就在于创造产品。如果不让我创造产品,只让我玩内部游戏,我可能没有办法快乐,会很无聊。
听起来,你第一次创业是第一次觉醒,但没有觉醒彻底。
我觉得第一次创业到最后是很困惑的。但我已经感受到,自己什么东西是一定要去做的:创造的快乐对我而言非常重要。
在大厂为什么没有创造的快乐?
在大厂也有创造的快乐,一定有。但有两个前提。
第一个,你得遇到能够做增量的周期,这确实是一个大前提,需要一个环境。如果没有新要素、没有新变化,确实很难创造。
因为如果你在大厂,最终要创造的,一定得是机会很大的事情才值得创造。比如我第一次创业最后结束的那个产品,坦白说,如果我是一个大厂,我不会去做,因为它的上限不高。
我们当时遇到的最大问题,是用户年龄很低,平均年龄应该就是初一、初二的样子。你会发现用户的ARPU很难做高,商业模式也不健康,因为都是未成年人充值。这也是我后来决定关掉它的主要原因之一。
所以你在大厂创造,一定是因为这个东西有很高的天花板。如果没有新要素,周期也不是一个新周期,你看不到大天花板的东西,就很难创造。
当然,AI肯定打开了一个很大的天花板,所以今天大厂内部一定也有很多创造机会。不是说大厂一定没有创造机会。
我离开大厂创业,不是因为不能创造,而是因为想做10年的事情。今天大厂内部当然可以创造,但2018、2019年那个周期里,很难创造。
我还是很难理解,你第一次创业结束的时候,为什么会觉得困惑,不知道为什么要创业?
一个人到底为什么创业,有很多理由。抛开表象上说出来的理由,内心深处真实的理由是很难骗的,至少不能骗自己。
有的人创业是为了发财、赚钱;有的人是为了成名、证明自己,让大家知道自己很牛、很厉害;有的人就是想当老板,不想给别人打工;有的人是想实现某个愿望,一定要让某件事情发生。
我觉得第一次创业结束的时候之所以困惑,是因为我出发时的真实理由,回头看就是想证明自己。我觉得自己很牛,想出名,想让别人看到我是一个特别厉害的人。
后来撞上一个下行周期。我今天回头看,那个时间点我有很多地方注定无法成功。最后的困惑在于,那个目标好像被否定了,但我当时又没有找到另外一个动机,没能立即切换到另一个动机。
比如有一件事情特别值得我去做,值得我今天带着一个想法去创业。
我认为创业最好的理由,抛开道德层面,只有两个。
第一个,你就是想当老板,不想打工,不想为别人工作。那你创业第一天就成功了,你的期望收益是100%。哪怕这个理由听上去很Low,也依然是一个很好的创业理由,因为你一定会成功。
哪怕公司最后很不怎么样,你也实现了自己想当老板的愿望。
第二个,你特别想让一件事情发生。即使最后不是你让它发生的,而是别人让它发生了,你也觉得很好。你参与到了一个宏伟的命题里,这样也很难失败。
最后只有两种可能:第一,你想实现的事情真的实现了;第二,虽然你没有实现,但有人实现了,你也不算输。
所以从期望收益的角度,这两个是比较好的创业理由。比如想发财、想证明自己、想出名,这些理由的期望收益都比较差。
想发财,肯定不如在大厂。甚至证明自己,做到一个大厂高管,其实也很能证明自己,很多人会认识你,也会很尊重你。
这两个理由不是因为道德品味不好,而是因为它们很难实现,期望收益很差,需要延迟满足,概率也低。你把期望乘以收益,得到的期望收益,是一个比较差的选择。
而我刚才说的另外两个理由,期望收益就很高,大概率会获得你想要的结果。
所以你当时创业的时候,是不是VC会给从大厂离职的员工有一套估值方法?
我完全不知道怎么估值,今天也不知道。我一直不知道估值到底怎么来的。
我更多是觉得,干这件事需要多少钱,我需要这么多钱,基本上用这种方式去融资。
第一次创业是谁投的?
阿里本身投了一点,后来是零一和险峰,这两个机构也投过。后来我这次创业,他们也是我的股东之一。
为什么后来准备回阿里,没有回字节?
你要对股东负责。阿里把这家公司买回去了,为了让我回去,才把这家公司买回去。
后来你在阿里负责长视频?
我在优酷负责一些产品创新,包括短视频内容,一个比较大的部门,一直都在做优酷这个产品。
后来去做妙鸭,一个很重要的原因就在于,优酷或者长视频这种业务,本质上不是互联网业务,而是内容业务,甚至可以抽象成投资业务。
你投一部片子,片子拍出来。如果片子拍得好,它就会播得很好;拍得不好,从产品和技术上不可能用任何手段去辅助它。
平台本质上是在投内容。它其实没有什么平台价值,不是一个真正意义上的平台。
为什么它能吸引很多To C的创作者来创作?举个极端的例子,打开任何一个长视频网站的App首页,我可以明确地说,加不加推荐算法,很有可能是负向的。
它就是一个大家打开之后要看的东西,这不能叫平台,就好像电影院不是平台一样。今天《疯狂动物城2》上映了,大家去电影院看,不是电影院分发了《疯狂动物城2》,而是这部电影给电影院带来了流量。
所以我觉得这里面有一个本末关系。很难说长视频有很强的平台效应,说到底就是内容业务:你懂内容、找到好内容、抢到好内容,就会表现好。
这个生意也很简单。一开始大家亏钱,就是面粉太贵,面包卖不上价,所以会亏钱。慢慢收支平衡,是因为面粉降价了,用户的付费习惯也越来越好。
当然,后来出现了短剧,这是另外一个话题。
到了2023年,虽然我带着很大的团队,但其实已经不怎么管优酷本身的事情了。因为我负责的产品、技术、设计和创新,坦白说,我认为并不能对长视频或内容产品产生实质性影响。
听起来你在里面干得很绝望。
也不能算绝望。你只是知道自己不能真正改变什么。
所以我就基于自己的兴趣开始做一些事情,这也是后来开始做AI、做图像、做妙鸭的原因。
我记得你是不是对团队说过一句话:反正你们的工作也没什么意义,就不要来跟我汇报?
原话没有那么严厉。
我们有双周会。有一次我拉了一个双周会,和团队所有人在一起。我说,从今天开始,关于优酷的各种会我都不会参与了,大家可以自主决策。
因为我觉得,我的决策也不能带来什么变化,甚至很可能不能带来什么变化。公司或者我们想让它变得更好,核心还是要把内容找对。
所以我不再参与后面的各种讨论,大家自己讨论。从那时候开始,我就把时间花在另外两件事情上。
你的Leader怎么看这件事?
这就是我觉得我的Leader比较好的地方。当时的大老板是樊路远,老樊是一个很给空间的人,所以不会太纠结于问这个问题。
他一直在强调,文娱或者优酷是内容业务,内容为王。他的主要精力也放在内容上。产品、技术这些东西,他不会过多约束和管理,所以也留了一定的创新空间。
那你怎么给团队做绩效?
我觉得这是大厂里一个挺有意思的命题。坦白说,大家都没有特别实质的结果。如果大家都没有特别实质的结果,绩效更多就是过程奖励。
说到这里,你能不能讲讲妙鸭是怎么做出来的?当时它确实是那一年认知度非常高的一款产品,甚至可以说是现象级产品。
5. 妙鸭找到垂直机会
这已经是两年前的事情了,时间过得很快。那时候大家很疯魔,GPT刚出来不久,现在也挺疯魔。只是大家疯魔的点一直在变化。
简而言之,这件事其实没有那么复杂,就是兴趣使然。在这个兴趣之下,我们做了几个比较简单、比较常识性的判断。
第一步是看技术。虽然当时ChatGPT特别火,大家都在围绕ChatGPT、LLM疯魔,但因为我是内部兴趣小组,我们去看现成技术。那个时间点,只有图像技术相对成熟。
当然,和今天的Nano Banana不能比,但在那个时间点,Diffusion-based Model已经是相对成熟的技术,周边生态也比较完善。所以我们决定在图像上试一试。
作为一个后发团队,当时已经有Midjourney这样的产品。各大厂也都在做类似Midjourney的东西。我们再做一遍,显然没有意义。
第一个理念是,既然大家已经把这件事做得很好了,我们到底有什么不一样?如果没什么不一样,为什么要再做一遍?其次,我们没卡、没钱、没人,为什么能做成?
所以第二个决策是,一定要找一个足够垂直、足够细分的事情,尝试在这一件事上比别人做得更好。
这就用到了乔布斯演讲里一个很经典的概念,Connecting the Dots。
我以前做过相册,相册会自动给用户照片分类。我发现人的照片占70%多,第二名是截图。所以我当时就说,只要把“人”这个事情做好,就会非常好。
于是我们定下来,要做写实人像这个垂直方向。
团队第一反应,是做淘宝换装、模特图生产、电商图生产,毕竟是阿里的团队。但这类事情其实很难有利润。
电商是一条很长的商业链条。如果你不是核心环节,就很难有好的利润空间,也没有议价权。所以我觉得这不是一门好生意。
当时我们想找一个To C、能够端到端定价的东西,于是选择了写真。
这些决策做完之后,事情就比较简单了:用一个垂直于写实人像的AI模型,去做一个写真的生意。
今天的写真成本高、周期慢、重资产。我们就是从这几个判断出发开始做产品,后来结果也还不错。
你们不是第一个做这件事的吧?
不是。我们做之前,B612、美图这些产品都已经上线了一模一样的功能,甚至交互流程也基本类似。
但我们的效果确实做得比较好。
哪方面的效果做得比较好?
当时做这个项目,我定了3个要求:真、像、美。
第一是真,真到看不出来是AI做的。到今天为止,很少有人还在提AIGC这个词,但只要是AI生成的东西,足够真到看不出来,就迈过了一条线。
迈不过去,价值就会有很低的天花板;迈过去,价值就会被无限放大。
第二是像,要和用户足够像。人最喜欢传播的东西永远只有3类:与我有关、对我有用、喜闻乐见。
所以一定要足够像,要让它足够与我有关。
第三是美,还得比我好看一点。没有人想看到完全真实的自己,还要美化一些。
所以我觉得,本质上是在“真、像、美”这3个要求上做到了比较高的分数。
我自己还有一个产品理念,也是我过去两年做AI产品时逐渐形成的。中间摸索了很多东西,很多产品都没有让我特别兴奋,我们都用比较低成本、小规模试错的方式去做。
我比较喜欢One Way Door,也就是单向门产品。
所谓单向门产品,就是你用过这个产品之后,就知道以后只会用它来解决这个需求。比如Coding IDE,你用了Cursor或者Claude Code,就知道再也不会用以前的IDE了。
这也是为什么它的商业性这么大,因为它是一个被充分放大的东西,是单向门。
你为什么喜欢这种产品?
因为这种产品可以慢慢做、长期做,它是一个足够长期正确的事情。
有些产品会让人“哇”,但实际上不是单向门。你“哇”完之后还会退回去,或者无法完全取代以前的使用习惯。
这种生意就需要不断循环:不断把用户召回,他原来用你用得挺好,过两天你解决不了某个问题,他又得用回原来的产品,过几天再想起你。
但如果你非常确定它是单向的,就意味着你的市场份额哪怕今天很小,也一定会一点一点往上涨。
这不是因为数据,而是你用了之后,至少自己回不去了。我自己的水平有限,很难判断一个我完全不会用的东西。我更多做的产品,都是自己先用。
如果我用了之后觉得,这可能是一个单向门,我真的觉得以后不会再用以前的解决方案了,我就会觉得这是真实的需求。
需求往往不是创造新需求,创新也不是创造新需求,而是为一个旧需求提供一个新解法或新价值。
所谓单向门产品,就是你的新解法相比旧解法,具备全方位优势。那它一定会赢。
哪怕一开始大家不认同你,或者一开始效果还不够好,今天还做不到全面优势,但你能看到一个未来,它会针对今天形成全面优势,这也是可以的。
最大的机会往往在这里:你看到了一个别人还没看到、未来会形成全面优势的单向门产品。等大家意识到它是单向门的时候,你就已经赢了。
你今天会怎么看妙鸭这个产品?
6. 妙鸭不是AI Native
第一个最核心的结论,是我花了两年时间做了一些思维上的调整之后,才得到的结论:妙鸭不是一个AI Native产品。
它是一个把AI能力发挥得非常好的互联网产品。
今天AI Native这个词已经被念烂了,人人都在讲。绝大部分人对AI Native的定义也很简单:没有这一代AI技术就做不了的产品,就是AI Native产品。
我觉得这个定义不够。没有这一代技术,确实没有这个产品,但这不代表它就是AI Native产品。这是必要条件,不是充分条件。
至少我觉得今天AI Native产品还要有一些其他特征。比如用户输入的开放性、输出的开放性,这些都非常重要。
过去20年的互联网,不管是PC互联网还是移动互联网,产品设计的基本原则都是面向流程的产品设计。
用户进来,产品经理的工作就好像设计一条路线:这个人进来,一共有5个门,推这个门能干什么;上面有5个按钮,按这个按钮会发生什么,按那个按钮会发生什么。
简单一点的产品,可能是一个树形结构,是树形决策树或者流程树。
最强的产品,比如微信,就像一个游乐园。不管从哪里进去,整个产品都是连着的。你去迪士尼,不是一定要沿着一条路线走,它可以自由行走,但所有东西相互连通。
但说到底,用户的自由度还是有限的。有限自由度,这也是为什么很多人会把产品经理描述成上帝或者游戏设计师。你把用户想明白,他就会做这些事情;你给他设计一条动线,他就沿着这条动线走。
但AI Native产品的用户输入是非常开放的,什么都有可能。用户是通过Prompt、通过语言输入的。
特别是到了Agent时代,输出也会更开放。这是过去20年的互联网产品从来没有出现过的情况。
互联网产品的自由度为什么是有限的?
以妙鸭为例,流程就是:用户给我20张照片,我给他训练一个模型。以后每次点击一个模板,就会根据这个模板和他的模型生成一张照片。
它通过限制用户的自由度,来谋求更稳定的效果。
在当时的技术条件下,正常的文生图或者图生图产品,用户输入是非常开放的:用户上传一张图,也不知道他会说什么。
但妙鸭实际上全部写死了。20张照片上传之后,固定生成一个模型;每选一个模板,模板背后的Prompt、调用的模型、整个生成流程和工程链条,都是固定的。
这就会带来更稳定的效果,在当时的技术条件下也能带来更好的产品。
这本质上仍然是互联网产品思维,是非常典型的互联网产品思维。
我今天回过头去看,会有一个很深刻的感觉:互联网产品设计和AI Native产品设计,真的发生了一个很重要的范式变化。
我自己也花了很多时间,才突破这个思维。坦白说,真的要花很多时间。
总结来说,AI Native的一个特征是开放性;对应到产品构建方法,就是从流程设计变成上下文设计。
产品经理原来的工作,是一个什么样的过程?
传统互联网产品的整个产研协作流程是线性的。
产品经理先想好用户进来能干什么,一共能干几件事,能够输入什么,我应该根据输入给他什么输出。这些都可以预定义出来。
产品经理预定义好之后,设计师拿到定义,把它变成图;最后工程师拿着图施工,把它盖出来,就像盖房子一样。
这是过去20年互联网最基本的产研协同范式,也就是面向流程的产品设计。
今天面向上下文的产品设计,不能这么做。没有哪个产品经理能穷举用户的所有行为可能,不知道用户会给出什么奇怪的命令。
尤其是Agent这类产品,它的输出也没有那么高的确定性。你很难让产品经理先把需求定义完,再交给设计师把稿子出好、把用户体验设计好,最后开发实现出来。
很容易出现开发完成后,发现效果完全不是预期的情况。
所以传统互联网产品团队,哪怕是经验很丰富的团队,协同方式在AI Native产品里也很可能出现问题。
大家还停留在“我要设计什么样的UI、UX,用户有多少个选择,预期输出是什么”,但最核心的是:用户输入之后,你怎么给模型带来它看不见的上下文?这些上下文在生成环节带来了什么效果,产生了什么影响?
什么是最佳的Context和Prompt实践,已经成为今天AI Native产品设计最关键的部分。
你得先把这部分搞清楚,再讨论在这个基础上给用户做什么流程来实现,而不是反过来,先把流程设计好,期待用户按照你的方式操作。
但用户还是需要被引导吧?
我觉得不只是引导问题。今天大家的交互方案其实没有那么大的差异,最后也都是对话框,对话框里插一些GUI,最多是生成式GUI。
关键在于,当模型发挥作用的时候,任何AI产品都有一部分时间是模型在发挥作用,另一部分时间不是模型在发挥作用。
用户登录、注册,或者做一些和模型无关的操作,这是传统互联网产品部分。但只要模型需要执行任务,就必须面对模型输入和输出的问题。
所以今天做产品需求时,第一优先级会变成:我想做这件事,用户可能会和模型发生几次交互,是什么交互,模型到底需要什么,哪些东西会让模型最后的结果更符合用户预期,我怎么想办法让用户把这些东西给我。
这变成了最重要的问题。不是一开始先设计用户进来怎么点、怎么点、怎么点,最后进入关键环节时却发现用户没有给你这些东西,于是拿不到预期效果。
所以总结起来,就是从面向流程的产品设计,变成面向Context的产品设计。
在面向Context的产品设计框架下面,有什么具体的好做法吗?
有很多。我分享一个最起码、也可能是最重要的问题:组织需要变化。
这个问题我也想了很久。AI到底需要什么样的组织形式?AI组织和互联网时代有什么不同?
如果完全没有不同,其实很危险。因为这说明你的延续性非常好,理论上不会有那么多机会留给新的玩家。
今天大家说大厂难掉头、大厂反应慢,这都是幻想。一个在大厂工作过很长时间的人就知道,这是幻想。大厂没有那么难掉头,也没有那么慢。
但如果组织本身存在代差,或者说大家不是完全同一个物种,就会带来机会。
回到你刚才的问题,今天组织在进行AI Native产品设计时,确实出现了一些变化。
比如角色边界变得模糊。很难定义产品经理只做产品,不需要碰模型、不需要碰技术,按照线性工程方式,产品经理先做完,设计师再做,工程师最后做。
它会变成一种更混合的方式。因为执行一个任务时,任务需要的不只是技术,还需要对技术的理解。
比如设计师需要理解什么是美、什么是好;产品经理可能对任务有自己的Taste,有自己的预期。
Taste,也就是品味,变得非常重要。你到底期望模型做出什么,变得非常重要。
而且这个定义往往不是一个人能够完成的,甚至不是一个单一工种能够完成的。
我相信绝大部分互联网公司无法一下子转变这种工作形式。产品经理先出需求,需求完了设计,设计完了开发,这是一个基本管理手段,包括Sprint设计也是这样,因为这种方式不会混乱,是最规整的方式。
但AI Native产品一开始摸索模型的过程,本身就会存在混乱,不会那么规整。
所以如果单谈组织,我觉得会从线性的工程工作变成两段式状态。
第一阶段,摸索模型的部分是混合式的。等大家很清楚模型用来做什么、需要用户提供什么、需要什么Context之后,再进行分工。
产品经理思考用什么流程把用户的Context拿到,设计师配合实现流程,然后进入正式开发。这是一个两段式过程。
所以你今天觉得妙鸭是互联网式的产品,并不是AI Native产品。
对,它是用互联网思维把当时的AI技术发挥得很好的产品。
如果你留在阿里,妙鸭后来会怎么样?
不知道。坦白说,我不知道。我只能说说自己的构想,但也不一定能做得好。
7. 妙鸭背后的写真生意
我自己做妙鸭时,对它的理解是,它是一个写真生意,其实不是一个图像产品。我压根儿就没把它和美图放在一桌,我觉得它和海马体在一桌。
它是一个新消费品牌。所以这个产品上线时,给用户写了一封信,那封信是我亲笔写的。
产品的名字,包括产品里每一句文案,我都亲自Review过。里面没有任何一个地方用到AI,因为在我眼里它是一个新消费品牌,是一个消费品,和喜茶本质上是一回事。
上线之后,我们第一时间就想办法找品牌做联名,和携程做旅拍,和同道大叔做星座,都是同一个道理。
如果是做新消费,快速建立品牌认知度反而是更重要的工作。
为什么你觉得它不是美图秀秀这样的产品?
因为妙鸭解决的是“帮你制作一张写真”这个任务,制作写真和帮你修图、把照片变得更好,是两件事情。
它当然可以从单点任务扩展,泛化到一个做图工具,但这两个并不是自然的泛化。
不能简单粗暴地把它们归类成图像产品。美图是一个高频地帮用户把照片变成想要样子的工具,是工具赛道。
至少你不会觉得海马体和美图是一个赛道的,它们不是一个赛道。
海马体是一个写真生意,妙鸭也处于写真生意范围内。你要站在用户视角看,而不是站在技术视角看。
不能因为我用的都是图像技术,就说我们是一桌的。如果做得好,用户就不想去线下拍照店,而希望AI帮他生成写真。
在我离开之前,最后做的一件事情就是去找商场聊快闪店。我当时觉得一定要做到线下,核心想做两件事。
第一,把9.9元变成99元。写真一定是一个低频、高毛利的生意,不可能因为技术改变,就变成高频、低ARPU的生意,因为用户需求不是这样的。
所以如果想把这件事做大,下一步一定是想办法让用户从给你9.9元变成给你99元。
解法其实很简单,就是从全自助变成带有人在环节里的服务,做定制化模板、定制化风格。这件事没有多难,今天的技术也更简单。
你就可以收99元。因为用户知道这里面有人在为自己服务,99元就变得很正常。即使是99元,比海马体699元也便宜很多。
第二件事,是要下到线下去开店,截留用户。
用户今天在哪里?比如在商场里看到海马体,去线下拍照。我当时的想法很简单:这些写真店正在主推什么风格,我就上什么风格;他们卖699元,我就卖99元。
写真店的特点是重资产、慢周转,人力成本和场地成本都很高,而且要提前投入很多东西。他们不可能明天就把员工裁掉、店关掉。
所以你可以利用他们的高周转周期,直接去线下挤压这些品牌。
由于写真是低频生意,胜利的核心手段一定是品牌心智:用户一想到写真,会想到谁。最后只会留下一个。
如果继续做,在我的视角里,一定是想办法把其他写真品牌挤死。增长是一方面,把它挤死也很重要。
阿里同意你在内部这么做吗?
它可能会问,为什么要做一个写真的生意?但我觉得可能没有深入到那个程度。
因为我的离开本来就有自己未来的规划,当时自由度还比较高,所以我会有这样的想法。
你有没有想过把这个产品Spin off出来?
我觉得没有这个必要。坦白说,如果是自己一个人创业、开启一家新公司,我不会选择这样一个生意。
最后你会发现,这个生意并不性感,因为它很重。其实在做之前我就知道它肯定很重,而且利润率不会特别高。
妙鸭这个产品开发了多长时间?
应该3个多月。大部分时间花在调模型上,真正最后开发上线是非常快的。
怎么做到“真”?你刚才说了一个关键区别,就是是否足够真实。不真实的话,天花板会更低。
当时大家都做不出这个效果。模型不是我们自己的,是Diffusion Model。我们当然做了一些训练,但这真的不是最关键的。
其实方法挺简单。我们发现,很难让一个模型同时做到真、像、美,几乎不可能。在当时的技术条件下,几乎不可能。
所以我们用了3个模型:一个负责真,一个负责像,一个负责美。
用户上传的20张照片,生成的那个模型负责脸部控制和ID保持,解决“像”的问题。
底层模型我们只训练了一个Feature,让它足够真实,看起来像真实照片。我们会训练大量普通人的照片,普通人的照片没有那么精美,光照、清晰度都没有那么好,甚至会有些模糊。
让模型看起来足够真实。最后用户选择的模板,又由另一个模型解决“美”的问题。
所以我们把当时技术能力无法实现的事情,用3个小模型拼在一起实现了。
这也算专家模型?
某种意义上算是MoE,但不是MoE那种解法。它是串行的,不是并行的,会经过3个模型生成,共同控制结果。
这个方法是怎么想到的?
也是团队内部讨论的结论。一开始大家研究了很久,怎么都不行。
我们从一开始就尝试把它拆成两个模型:一个解决真和像的问题,另一个解决美、也就是模板的问题。只有这样,模板生态理论上才能无限扩展,每做一个模板就相当于做一个小模型。
后来发现两个模型还是不够,最后我们想,那就3个吧,全部拆开。
多久意识到妙鸭火了?
一两天。我们每天看收入,增长非常快。
有多少收入?现在这个数字能说吗?
我感觉不一定能说,但确实很大。
什么量级?
日收入百万级。
当时这也是在阿里做的好处,集团调用了大量资源,全国各地支援我们,把各种卡腾出来。
因为我们用的技术和今天完全不能比。当时最多的时候,线上推理用了接近2万张推理卡。
这个产品对阿里意味着什么?
我不知道。我对公司级战略并不是特别了解,也没有认真交流过公司怎么看这件事。
我对这种事情关注比较少,做一件自己喜欢的事情就好了。
你离职的时候,他们是什么反应?
很正常,不要再做妙鸭就好了。我也没有过其他想法,觉得这是正常的,一个很平和的状态。
因为我决定出来创业这件事想得比较清楚。一晚上,那个晚上就已经决定了。
原则的力量就是这样:如果你定了一个基本原则,很多事情就变得不重要,也不需要再讨论。
比如再升一个P10、再涨薪、发奖金,这些都不在讨论范围内,因为它们大概率无法满足“10年和同一群人做同一件事”的要求。剩下的附加条件都不重要。
基本原则的威力,就是让你做决策时不用再想太多。
你觉得妙鸭是你过去十几年职业生涯里,最能证明你的一款产品吗?
如果从结果来看,肯定算是,没有太多悬念。
其他产品,比如我在字节做春节项目时,看到的数字更大,单日新增也能做到排行榜前几名。但那个事情更多是平台的力量,不是我个人的力量。
像元音这样的产品,完全是我自己从0到1做出的。我很喜欢那个产品,那是我第一次一个人从0到1做出自己的想法,也得到很多人的喜爱。
但它的结果不够有影响力。所以妙鸭肯定是最能证明我过去的一款产品。
当然,我觉得妙鸭本身并没有那么成功。即使我留下来继续做,它也不会那么成功。它注定不在决定AI时代的主航道上,不在AI主航道,也不是AI Native的东西。
它就是一个Fine Business,一个还可以的生意。所以它肯定能代表我,但也就只是这样。
这个产品火了之后,给你带来了什么?它是什么时候火的?
7月火的,差不多10月份假期回来就提了离职,所以大概只待了3个月。
带来了什么?
肯定带来了一些光环。很多人认识了我。因为我从来不在行业里活跃,基本上没有人认识我是谁。
后来有更多资源给到我,比如创业、融资、人才加入等,肯定会让我后面做很多事情得到助力。
第二,它复现了一个很幸福的时刻。
我第一次有这种幸福感,是在字节做春节项目的时候。发起一个项目,大家一起在公司过年,和张一鸣吃年夜饭,除夕夜守着看红包雨。看到一天几百万新增用户,大家非常兴奋,一群同龄人在一起,做一件让人兴奋的事情。
我非常清楚,即使到了80岁,这也会是我记住的一个幸福时刻。
妙鸭给了我第二次这样的时刻。我印象特别深,当时和团队里的一个PM在北京亮马桥附近的酒吧喝酒。我们一起看数据板,看到当天收入突破100万元。
两个人都喝多了,非常开心。这个数字在今天的AI产品里可能不算什么,很多人的收入更大,但它给我带来了一个很幸福的时刻。
我知道,等到80岁的时候,我肯定还会记得这个时刻。
从7月到10月,你一直在思考创业吗?
没有。那段时间每天忙得不可开交。产品上线、火了之后,遇到的问题比大家想象中多得多。
比如第一个问题就是算力,每天都要扩卡。产品一开始开发团队很小,还有很多Bug。
我们有一个服务端的小伙伴,对我而言他是小哥,但他当时真的连续72小时都在修Bug。我印象特别深,他太累了。
当时有一个Bug会损失一点收入,我跟他说,你要不回去休息,损失一点没关系。但他坚决不肯回家,说这辈子不一定能再遇到第二次这样的事情,不想给自己留下遗憾。
再比如,我们一开始只有小程序。小程序里,iOS不能充值,虚拟充值有问题,所以当时面临小程序充值下架的问题。
于是3天内就要做出一个客户端。每天都是这样的事情。
我们当时还遇到了比较有组织性的黑公关,但到最后也不知道是谁在黑我们。
谁有动力做这件事?
不知道,也许是某个竞品,我也不知道。
因为网上明显有人组织性地传播,说我们使用用户数据,把用户的脸P到黄片里之类的。还有人去消协投诉,反正各种各样的事情。
基本上3个月内没有任何思考空间,就是不停地擦屁股,直到11月才正式休假。
就辞职了?
对,辞职了,戛然而止。
那一刻你不会觉得,妙鸭未来的命运还和你有关系,你不能走吗?
很多人把自己做的产品当作自己的孩子。
第一,我没有觉得妙鸭是我的产品,这是团队的产品,不是我一个人做出来的。虽然这里面有一些原初动力,但很多重要事情都不是我一个人完成的。
包括今天我再创办一个新公司,做出一个产品,我也不会说这是我的产品。真正拥有这个产品灵魂的人,应该是团队。
第二,我觉得团队里的伙伴很优秀,他们能够继续把它做下去。如果产品最后发展得不好,我留下来也未必能让它变好,我没有这么大的Ego。
反过来,如果它发展得很好,那当然很好,我也觉得OK。
你辞职之后,开始找团队成员或者投资人了吗?
8. 创业寻找AI朋友
辞职之后没有特别去找投资人,因为确实花了很长时间,才决定正式创业。
我是2023年双十一那天正式离职,Last Day之后的几个月,一直在想到底是不是真的要创业,或者要不要给自己一个创业的理由。
我需要把这件事想清楚。这样无论最后结局如何,我都不会再迷茫,不会出现“我为什么要创业”的问题。
你也考虑过加入别人的团队?
都考虑过。10年和同一个人做同一件事,不一定非得是我的团队,也可以是别人的团队。
所以我花了更多时间和各种人聊,看各种公司,也去硅谷看了一下。
聊了谁?
这个就不展开了。大模型公司基本都聊过一些。我觉得大模型公司这边,肯定会有一些结果。
今天看,几个头部大模型公司基本也都在上市前期,但有的要求以To B为主,而我肯定要做To C,因为我这辈子没有做过To B的事情。
有的公司可能注定是以技术底层为基因的,而我肯定还是产品基因。包括去美国看,也是在看有没有什么好的机会。
最后实际上是2024年春节之后,才正式开始创业。团队组建也花了时间,因为如果按照“10年和同一群人做同一件事”这个原初动力,10年要合作的人,挑起来还是需要慎重。
你这个创业动机,和你刚才说的两个动机都不是。一个是想当老板,另一个是想让某件事发生。
刚才说的是离开的动机。我的未来10年要遵循一个原则,所以我要找到践行这个原则的方法。
但这不是创业动机。如果这是创业动机,我就不用思考,出来之后立即创业了。
创业动机肯定是有一件事情你想让它实现,想实现一个什么东西。在实现这个东西的过程中,和同一群人做10年,是一个原则,而不是目的。
所以你当时想到要做什么事情?什么时候决定还是要创业,不加入别人的团队?
我当时真正开始创业的时候,愿景其实很模糊。我只知道有些事情肯定不能做,但并不清楚自己一定要做什么。
一个相对模糊的愿景是,当时大家做出来的AI产品都有一个特点:它作为某种服务或者工具存在。
但我的想象是,这一代AI技术应该是一个创造AI人口的过程。它是一个Individual,是一个对象,不是一个Service。
当然,今天我觉得也许ChatGPT就是那个Individual,它某种意义上已经实现了这个东西,但当时我没有这么深刻的感觉。
所以当时我抱着一个理念,想去创造AI。最后我给出的Slogan是“创造AI朋友”。
我觉得某个时间点上,这个世界的AI人口应该比人多。不管它有没有身体,至少在虚拟环境里,AI人口应该比人多。
这些人口应该和人一样,拥有获取信息的能力,也可以获取信息、思考和处理信息、发布信息、连接别人、连接信息。
这些都是人能做的事情,为什么AI不能?AI都可以做。
我觉得未来会出现很多这样的独立个体。但怎么达到这一步,我其实并不清楚。
所以当时出发的时候,有一个宏大的猜想和愿景,但路线图没有那么清晰。
我还专门去找过一位湖畔的朋友聊。湖畔大学做过很多创业者导师,我问他,使命、愿景、价值观都没有想得很清晰,这样能不能创业?
他告诉我,像马老师那样,第一天就能提出“让天下没有难做的生意”,这是一个既可以长期做、范围又很大、同时路线图还相对清晰的事情,这样的公司非常罕见。
绝大部分创业成功的公司,开始时都没有清晰的使命愿景。使命往往是在做的过程中慢慢刻画出来的。
他们认为创业必要的3个东西是什么?
第一个是行业选择。必须选定一个行业,决定长期耕耘。今天卖奶茶,明天跑去做AI,这种行业级迁移并不常见。
第二个是团队文化。你要提前决定自己是什么样的团队。没有绝对正确的团队文化,但创始人要是真实地知道自己是什么样的人,吸引和自己相似的人。
第三个是商业模式。一定要回答商业模式的问题。如果没有想好商业模式,其实很危险。
当时我觉得,前两个比较清晰,第三个没有那么清晰,但行业里也已经有一些实践。所以我觉得,先有一个宏大愿景,前两者有了,第三个可以花时间摸索。
团队是怎么搭起来的?找了哪些伙伴?
团队是我花时间最多的部分。融资反而没有花很多时间。
第一个肯定是价值观一致、高度一致。我非常认同阿里强调的价值观优先,因为三观不同,很难走10年。
你会发现很多人其实很厉害、很棒,但不是一类人。组建团队的过程,就是在找和我一样的人。
到今天,我们已经探索了接近两年。客观讲,我们肯定不是行业里高歌猛进、不断获得正反馈的团队,但团队比较稳定。
从这里离开的两三个伙伴都自己创业了,结果也还不错。背后的原因可能是,大家真的是一类人。
组团队时,我会遵循几个基本原则。
第一,价值观一致。第二,能力互补。我知道自己有哪些长板,也知道有哪些短板,会找能够弥补我短板的人。
另外,我会注重团队的混合构成,需要不同类型的人。
很多人会拉原来的朋友、同事开始创业,我甚至会刻意避免全部都是这样的人。一个团队需要多样性。
如果公司的核心成员本来都认识,比如都是同学,很容易产生思想趋同,后面新加入的优秀人才也会遇到不必要的融入和归属困难。
从人性角度来说,你们互相都认识,新加入的人会想,我能不能融入?
大家的做事风格也不能完全一致。价值观要一致,但有人更Push、更着急,有人没那么着急;有人非常注重细节,有人思考得更多。
我觉得多样性在今天的AI创业里,比上一个时代更加重要。
上一个时代大家讨论过一个话题,叫专业技能的降级化。原来你是一个很资深的专业人士,拥有很多别人不具备的技能,但今天这部分重要性正在下降。
多元化的品味和博学程度,也就是广度,正在决定团队的核心竞争力。
包括我们现在要做的产品,背后就是我非常相信的一个理念:今天技能正在贬值,或者说,人和AI的关系是什么?
总结成一句话,就是人应该负责Will,负责意图、意志;AI负责Skill,负责技能。
所以Will里面的广度、多元性和品味,会变成一个人、甚至一个团队的核心竞争力。
你们团队来自哪些地方?平均年龄、过往背景是什么样?
画像挺多元。有大厂的人,也有一些很有调性的初创公司的人,还有独立开发者。
大概大厂占一半,偏独立开发和来自一些有意思的初创公司的人占一半。
大厂的人会有什么特点?
优秀的大厂人,规范性、使命必达,以及执行时的坚决度,肯定有保障。
真正做过具体事情、拿过结果的人,都会有很好的素养。
独立开发者有很好的灵活思维能力,会看到一些我们看不到的东西。他们往往更年轻,也不会专精在某一类技术上,不会只是一个服务端架构专家,而是比较多面手。
他们可能既做开发、又做设计、又做产品,品味比较综合,懂一些审美、逻辑和技术。
所以我们现在很多偏探索、偏第一阶段、需要定义模型Context和边界的事情,这类人会明显有优势。
来自有调性的创业公司的人,品味非常好。不管是审美品味、产品品味,还是营销品味,都很好。
你自己的长板和短板是什么?
短板挺多的。最长的长板,可能是对一个现象背后底层范式的判断力。
我不一定有多好,但在所有能力里,我觉得这一项相对好一些。比如一个现象背后的原因是什么,到底有什么核心动力在驱动它,它能不能带来范式级的变化,这可能是我相对擅长的地方。
第二个能力是实事求是。
抽象其实也很危险。比如讨论一个黑白奶牛和动物,如果只讨论动物,很多事情就没法讨论,只有讨论黑白奶牛,才能看出区别。
抽象思维会让人经常说“这不就是……”,这很容易变成一种思维问题。
所以在另一面,我还算比较关注细节,关注微妙地方到底有什么不同。
比如妙鸭,大家做的是一样的事情,但微妙的不同会带来截然不同的结果,最终就是效果不同。
你有联合创始人吗?有几个?
首先,我们没有严格定义什么叫联合创始人。公司里没有头衔这个概念,所有人都没有头衔,但肯定有一些核心成员。
有些人从第一天就和我在一起做这些事情。
怎么找到他们的?主要是朋友介绍,还是之前的同事?
以朋友介绍为主。最核心成员里有以前的同事,但从第一天就开始的人不全是以前的同事。
你刚才提到融资相对非常轻松。
不能叫轻松,只能说没有花太多时间。
当时拿了几笔钱?我记得是3轮还是4轮连续融资。
媒体上的报道大体差不多。具体金额就不谈了,但体量和媒体报道差不多。
为什么投资人在没有产品的时候愿意下注?当年除了几家大模型公司,这个案例是被谈得最多的Club Deal案例。你从阿里出来,投资人就开始在没有产品的时候盲注。
即使在去年,我们的估值和融资额也不是最大的,和其他应用公司也没有差太多。
我觉得有几个原因。
第一个原因,是我当时有一个比较长线的愿景,明显感觉到有一些人比较Buy in这个事情:做AI朋友,而不是做Service。
虽然这个东西有点模糊,但我会讲这个底层理念。未来AI会被连接到整个人类的网络里。
今天每个人用的AI都是私有的,和这个世界没有什么关联。我觉得未来不会这样。未来你用的AI也会连接到整个社会网络里,参与到社会活动中。
我觉得这个理念,至少在当时那个时间点,和很多人的想法不太一样。
第二,多少证明过自己一些东西。包括过去两年的创业过程,我是一个比较审慎的人,不是不懂装懂。
大家愿意下注,可能也是因为相信我不是一个不懂装懂的人,不会乱搞。当我知道自己不懂的时候,我不会轻易做动作。
行业里有人开玩笑,说我们天天在花利息。我们做了快两年,确实没有花什么钱,不能说完全没花,但确实还剩很长的时间。
现在的节奏可以花多少年?
很长,这个就不说了。
如果我没有觉得自己很懂,就不会轻易出手。当然,创业不可能像投资一样,不懂就完全不投。你总得做一些事情,必须在做的过程中才能搞懂,不可能每天闭门造车、靠空想搞懂。
但可以把学费控制在最低水平,在资源和人的心力上,都尽量克制。
你们从去年年初开始出发,到现在马上两年了。中间探索了哪些产品?我们聊过很多次,你们的产品发生过很多变化。
9. AI乙女游戏的起点
公司成立第一时间做的第一件事,就是今天正在做的游戏。
第一个理由是情怀。我以前做过类似的事情,很想试试,把当时第一次看到那个产品时的惊艳感,和AI叠加起来,会实现什么效果。
第二个理由,在那个时间点上,AI陪伴是一个很火的赛道。今天可能不是媒体和资本市场关注的热点,但我不太关注热点。
我会看事实。AI陪伴这个赛道,在国内和海外,DAU都能到千万级,我说的是赛道级,不是某个产品。
今天AI产品里,DAU能过千万的,除了通用Chatbot,其实没有几个。AI陪伴算一个,图像生成、视频生成可能也算,剩下的不多。
这证明了两个问题。第一,它有真实用户;第二,这些公司都拿到了钱,甚至有些产品已经打平或者微赚。
这说明用户不只是有需求,这个需求还有商业价值。
所以我们可以得到一个客观结论:AI陪伴是一个带有商业价值的真实用户需求。
在这个结论之下,我当时就在想,既然是这样,为什么这个行业还没有爆发?
我觉得它有3个共同困难。
第一个,用户门槛太高。很多人会说这个行业低龄化、圈层小、二次元用户多,但背后的原因就是用户门槛太高。
它的体验很简单:我对着一个对话框不断输入,通过对方的文字和一些AI图片输出,获得快乐。
这对用户的要求非常高,需要极大的想象力和表达能力。
幼儿园小朋友拿一个玩具,自己在那里比划一天,但成年人不具备这种能力。年龄越小,幻想和想象力越强。
小时候拿一堆麻将牌当坦克打来打去,会有很多想象力。但成年人随着年龄增长,越来越具象。
因为它需要很强的表达力和想象力,所以用户被限制在低龄、二次元人群里,无法破圈。
第二个问题是商业化困难。虽然大家都能收到钱,但毛利率很差,因为商业模式就是收Token费用,而Token很难卖出高溢价。
第三,AI陪伴里的角色都是死的,没有变化。我们期待的陪伴,比如男朋友、女朋友,一定要变化,不可能和一个10年不变的人一直相处。
AI陪伴甚至不用10年,聊10天就会发现这个角色是不变的。它没有长期留存,至少单个角色不可能长期留存。
所以行业通病就是:用户门槛高、商业模式不好、角色无法成长。
我启动这个项目的第二个原因,就是觉得把它做成游戏,是一个很天然的解法。
它可以把UGC转成PGC,把用户完全主动的行为变成被动加主动的行为。
游戏天然有PGC设定、美术物料、剧情投放,用户的使用门槛就会降低。即使被动消费,也能获得快乐;有动力时可以和角色聊天,没动力时也可以玩其他内容。
角色不只是文字回复,还包括动画形象,所以用户门槛可以得到一定程度的解决。
游戏自带商业模式。游戏可以不火,但任何游戏类型背后都有商业模式,这是多年摸索出来的。
很多AI产品不能使用的商业模式,一旦变成游戏就可以使用。
第三,人物和角色是PGC的,背后有驱动力不断更新,所以角色理论上可以不断成长,模型也可以不断替换。不同用户在不同生命周期里,可以遇到同一个人的不同阶段。
所以游戏天然解决了这3个问题。
这就是你创业一开始想到的产品?
所以我们第一时间就开始做这件事,也和“AI朋友”这个愿景直接相关。
但当时我脑子里还有另一个问题:一个AI朋友真的只能解决我的情绪价值吗?
我想了想,好像不对。比如你找一个女朋友,她也肯定不只是解决你的情绪价值。
反过来,如果一个人对你很有帮助,长期、持续地帮助你,最后你们两个也一定会有某种意义上的情绪价值,肯定会成为朋友。
所以我当时想,情绪价值和实用价值真的可以完全剥离吗?
于是我又搭了一个团队,研究有没有提供实用价值的机会。
但这件事和做游戏完全不一样。我们上路时没有想好,只是觉得要看看AI能为用户提供什么价值,同时避开那些确定不能做的事情,先找一些能做的事情。
这个方向我们大概摸索了一年,做了三四个小产品。大家知道的包括播客,但播客只是其中之一。很多产品上线了,有的甚至没有上线。
每个产品开始之前,我们的心态都是先试一试,因为我还没有形成一个非常底层、非常笃信的价值洞察或者产品理念。
你做了多少款产品?
这两年,加上AI游戏。播客、信息工具、图像工具,各个领域都有。
直到最近半年,我才形成了一个比较明确、非常相信的产品理念,也开始做现在正在做的事情。
中间有什么试错吗?比如播客这个项目,你觉得它是错的?
10. 播客寻找新平台
我讲一下播客的前因后果。首先,我并不是想做播客。
当时我在想一个问题。更早的上下文是,我发现大家都在做工具。
很多人也在讨论,为什么没有人做平台。至少在互联网过去20年里,大家都觉得工具不是最好的生意,平台才是最好的生意。
后来大家得出一个结论,AI要做Save Time的东西,不要做Kill Time的东西。我对此打了一个问号。
当时大家都在做工具,我就在想,还有没有做平台的机会。
平台类产品我经历过一些,我觉得有些底层规律不会变。新的内容平台机会,只来自一个东西:新供给、新人群,或者说新媒介、新交互产生的新平台。
信息媒介是内容行业里最重要的东西,最大的机会都发生在信息媒介迭代上。
移动互联网平台是因为手机这个信息媒介。信息需要用一种媒介形式承载:文字、图片、视频、音频、长视频、短视频。
而且颗粒度比这个更细。长视频和短视频,压根儿不是一个东西。
信息媒介之间的差异非常微妙,每种媒介都有最适合承载的信息内容,以及最适合的交互形式。
新媒介和新交互的配对,会对应一个原生于这个媒介和交互的平台。
只要这件事不发生变化,平台很难迁移。
比如短视频。Sora出来时,大家又觉得它是不是新抖音。现在大家又觉得Sora没有留存了,但它绝不可能成为新抖音。
为什么?
因为它没有新媒介,也没有新交互。
比如Twitter的出现,发明了短文字,文字可以限制在140个字。它为短文字发明了Feed流,一段一段地滑,就能看到这些文字,这是媒介和交互的配对。
Instagram是纯图片、大图,也发明了对应大图的交互形式,单列信息流。
小红书是图文内容,以图为主、以文为辅,叫笔记。它用双列Feed流,你会先看到图,再进入内容。
Instagram是纯图,而小红书是图文混排,这就是差异。
Sora本质上还是短视频,交互还是上下滑。即使增加左右滑,可以看到一个视频衍生的更多视频,也不本质。
这和抖音里点开一个特效、看到所有人用这个特效做的视频,没有本质区别。
所以AI可以产生大量新内容,但不能产生新的品类。如果没有新的媒介和新的交互,就不会诞生新平台。
这是过去20年没有人打破过的规律。
ChatGPT能成为一个平台吗?
这是一个非常好的问题。ChatGPT本身就是一种新的媒介形式。
它的交互也变了,是对话式交互。新的媒介、新的交互,带来了新平台,所以ChatGPT一定是一个平台。
那它怎么没有双边网络效应?
它本身和信息已经形成了双边网络效应。
绝大部分人使用ChatGPT的一个重要场景其实就是搜索,问东西。它连接了你和背后检索到的信息,这就是双边网络。
它只是还没有形成传统意义上人与人之间的双边网络,当然它也在尝试。但这已经是网络了。
由于这个网络存在,我觉得ChatGPT这样的Chatbot未来的商业空间几乎难以想象,可能是人类有史以来从未见过的一种商业模式。
是什么?
长周期的决策控制能力。
过去20年,互联网做信息匹配和信息分发,最终形态就是短视频加抖音式交互。这已经接近终极形态,完全剥夺了你的信息自主权。
你不能决定自己看什么信息,都是它推给你。
Chatbot有机会剥夺另外一种权利,就是自主决策权。它会影响你的意识,让你忘记怎么做决策。以后什么事情都问大模型:这件事怎么办?我要怎么选?
这个习惯会越来越深。
一旦你意识到这个问题,就可以想象,它的最终商业模式很可能不是即时广告推送,而是预判你未来有商业价值的重要决策,并且用更长周期去影响甚至控制你的决策。
比如买什么房子、买什么车、让孩子上什么学校。当你最终下决定的时候,它早就预测好了,因为你会持续Follow它的决策。
它不是到那个时候才给你推广告。如果是这样,它几乎不是给你选择,而是直接控制你,就可以收取很高的Take Rate。
它去找谁收钱?
可能是商家,但我不能完全猜到最终价值链条如何分配。
不过,掌握一个人的决策权,一定有巨大的商业价值。
今天大量每天刷抖音的人,本质上是被剥夺了信息自主权,所以抖音可以获得巨大的商业价值。
大模型可能剥夺另外一批人,甚至很可能是同一批人的自主决策权,它也必然有巨大的商业价值。
你觉得这种新旧平台之间有替代关系吗?
我觉得这是两段,它们应该会互相影响。
豆包现在就是Dominant的Chatbot,很有可能字节会实现整个闭环:我不仅决定你看什么,还决定你怎么想,我可以轻易操控一个人。
所以AI时代、大模型时代有平台机会吗?
当然有。
大模型本身就是一种新的媒介信息。Chatbot会以一种新的媒介传递信息,流式地实时生成内容,这是人类以前没见过的媒介信息,并且为它发明了对应的交互形式。
肯定还会有人定义出新的媒介形式和对应的交互形式,产生新的平台。但肯定不是短视频,也不可能再是Sora。
你为什么尝试做播客?
当时我就在想,还有没有新的媒介机会。
这里面一定有移动互联网时代的思维惯性,而且惯性很强。我的第一反应是,所有内容都在变短,文字在变短,视频也在变短,为什么音频还这么长?
我一听就听一两个小时,能不能把它也变短?
我抛出了一个猜想,虽然不够Solid,但可能过去的交互形式不利于短音频内容。
音频内容的一个特点是,你双手没有人会一直端着手机听。你一定是把手机放在旁边,或者在不方便碰手机时听。
那为什么音频产品还是GUI的?你都已经不方便碰手机了,为什么还要用GUI?这是很奇怪的事情。
当时我就在想,如果大模型有很强的语音交互能力,它是不是可以带来一种Voice User Interface,通过语音进行交互。
语音交互是不是会天然带来短音频内容的机会?
新平台、新媒介一定需要新供给。比如Chatbot可以装进很多播客,主要因为播客是开放生态,内容很容易通过RSS收集。
但这注定不是正确答案。就好像你做一个抖音,却分发优酷的视频,体验肯定很差。
所以一定要找到原生于这种交互形式的内容。我们当时先很快做了一个语音交互,找到免费的内容先装进去,自己感受一下。
后来我们花时间寻找原生于这种交互的短内容,但坦白说,没有找到。
如果找到了,我们会把它好好做下去。所以这给我留下了一个问号:语音交互的音频平台,能不能变成一个用嘴刷的抖音?
到今天我也不是非常清楚。
当时比较现成的内容有新闻类,新闻类播客往往比较短,几分钟,最多十几分钟。
还尝试过故事类、小说。长剧可以变短,长篇小说的语音能不能也变成一段一段的短内容,节奏更快?
但一个长剧切成很多短段,本质上还是长内容。用户不需要在中间进行交互,也不能充分发挥语音交互带来的优势。
最后我们有一个猜想:语音交互听音频的场景,不只是不能碰手机,往往还在做别的事情,它是一种陪伴性的、伴随性的体验。
我听过一个播客,也是一个冷知识:人的视觉信号占据了80%多的注意力,留给听觉信号的注意力非常少。
你在听音频时,大概率视觉信号正在做别的事情。所以它不仅仅是不能碰手机,而是一定在做别的事,信息带宽和注意力带宽都很少。
如果还把音频做得很短、节奏很快、信息密度很大,人可能会不舒服,接受不了。
所以这件事到最后也没有变得特别清晰。
做了多久?
3、4个月。从立项到推出,差不多就是这个时间。
后来停了吗?
放在那里。没有找到合适内容之后,就没有继续深度探索。
这对你来说感到挫败吗?
单纯这个项目本身没有,因为一开始预期就不高。
在这之前和之后,我们尝试过很多东西。每一件事情开始前,我都没有很高的期望值,整个团队也没有很高的期望值。
一年多里,这部分团队是少数真的不怎么加班的团队。我们几乎不加班,早上10点多、11点到公司,晚上7点、8点离开,节奏不是很快。
钱只是很小一部分,团队的心力也很重要。
不知道就是不知道。我们有一些猜想,但没有形成完整的理念和体系。这种情况下,我们就是做一个实验。
如果实验发现问题,说明最初猜想有漏洞,那就换一个猜想再试。
前面几个产品都是这样的状态。我刚出来时,也会主动告诉投资人,不要期待我再做一个妙鸭,这个概率很低。
我们大概率会尝试很多乱七八糟的东西,直到形成一个我非常笃信、愿意把公司所有资源押上去的事情。那时我们自然会大力去做。
反过来,没有的时候,我也会告诉团队、投资人:确实没有。但我们会用最小成本,在比较克制的状态下度过学习过程。
除了播客,还有什么没有上线的项目?
没必要一一展开,我再举一个例子。
我们刚出来时做的第一件事,我当时觉得,为什么大模型都是我给它输入一些东西,它再给我回复?为什么它不能主动把内容推给用户?
移动互联网最重要的机会就是推荐取代搜索,把主动获取信息变成被动获取信息。
所以我们很快做了一个内部版本。体验其实还不错:你订阅一些主题,它会给你推送内容,相当于先把内容爬过来,全面汇总,再打散成原子信息,根据你的兴趣重新组合。
也有人在做类似的事情,李凡超也是类似方向。
但我们内部用了一段时间后,发现有两个最大问题。
第一个,真正有价值的信息,已经有人整理过了。
很多人讨论这个需求时会说,信息太冗杂了,每天看不完,很多内容低质、重复。我希望看到干净、不重复、精炼、为我生成的信息。
但比如AI这个主题,我们生成的内容和每天头部科技媒体的内容,重复度非常高。商业新闻也会和成熟的商业资讯产品高度重合。
大家真正关注的事情就那么多,重要的信息有人会整理。没人碰的信息非常小众、边缘。
这首先是需求层面的问题,而且它不是One-way Door,是有替代性解法。
我想听商业信息,早上听一个成熟的商业早报;想看AI圈大事,订阅一个科技简报就可以了。它没有办法实现单向门。
第二,信息分发的商业模式,建立在争夺人的注意力上。占据用户越多注意力,就获得越大的商业价值。
终极形态是短视频,剥夺用户主动获取信息的权利,商业价值自然很大。
但我们做的是为用户节省时间的Save Time信息分发产品,这和整个模式是相反的。
即使少数高净值用户愿意付订阅费,规模也太小。因为这个需求本质上是Save Time,而信息分发的商业模式是Kill Time。
所以你不看好Kill Time,还是不看好Save Time?
我不看好信息分发里的Save Time需求。
这是一个猜想,也许很暴露。短视频这个媒介形态和Kill Time的方法,很可能已经接近人脑能够承受的上限,也就是人类极限。
做过短视频和推荐算法的人都知道,每家的推荐算法里都有让用户刷更长时间的算法桶,可以让用户短期刷更久,但长期留存都是下降的。
短线可以获得更高留存和更高时长,长线是下降的。
它就像某种成瘾物质。短视频已经是很强的刺激,人脑不能再承受比短视频更强的刺激,否则会产生负向效应。
今天很多人提出不愿意刷抖音、开始用小红书,有很多原因。但我觉得很重要的一点是,小红书给了你一定的信息自主权。
你至少可以在信息流里看一看,再决定要不要进去、进去看多久。你刷短视频时也会滑一会儿,但滑累了可以退出来,再浏览一会儿。
它提供的是更弱的刺激。到底大麻是更好的生意,还是海洛因更好的生意,不一定。但更强的刺激大概率不会是更好的生意。
也许AI时代能发明更强的刺激,但从生理角度、社会伦理角度和长期数据反馈看,人能不能承受,我要打一个巨大问号。
今天短视频每天让你刷两个多小时,难道还要发明一个让用户刷3小时、5小时的东西吗?我觉得这不太对。
所以我不太看好创造新的Kill Time产品。
你也不看好Save Time?
我是不看好在信息分发上做Save Time。
信息分发天然是用Kill Time来完成商业闭环的,占据用户越多时间、越多注意力,就有越大的商业空间。你不能在这样的业务里节省用户注意力,这和商业模式是冲突的。
但AI整体肯定会有Save Time,或者生产力机会。我的意思是,我们当时做的那个产品,尝试在一个商业模式建立在消耗用户注意力的事情上,去节省用户注意力,所以没上线就停了。
这个做了多久?
也差不多。其实很多事情是并行的。
你们是并行做的吗?
不是,我们没有那么着急。不是因为钱多,而是如果你不知道,就不能着急。你都知道自己没搞懂,着急去做,反而会带来更多损耗。
所以我们先苟着,一边做一边看,摸手感。真的想明白的事情,才长期去做。
游戏一开始就想得比较明白,包括IP如何构建、游戏怎么做,都想得很清楚。
为什么不只做游戏?
有两个原因。
第一个,游戏注定是长周期、慢反馈的东西。
第二个,游戏是一个天然和巨头竞争比较舒适的区域。游戏本质是内容产业,不是互联网产业。
内容型游戏注定是长周期的。今天你让字节这样年轻有活力的团队去做快的事情,它不怕。你上一个东西,我一个星期也能做一个出来。
但如果这件事两年后才能上线,做两年才能上线,它就很难做。
因为所有大厂的管理机制天然不利于这种事情。你要考核绩效,底下的人给中层,中层给高层,一层一层都需要清晰。
清晰意味着快反馈,而内容产业就是慢反馈、不清晰。
拍电影两年,中间很模糊,很难说到底对不对。不然也不会有那么多烂片。你拍两年,两年后才知道拍得好不好。
我们刚刚完成第一次内测,效果非常好。我不怕大厂看到,因为你做一年半之后才见。
你可以做一个比我更好的,也可以做得更大、更贵,但不可能压缩这个时间。
这就是一个天然让大厂不舒服的区域。但反过来,它注定是慢的。
我们第一款游戏的内容也不能高投入,不能一口吃成胖子。所有游戏公司基本都是这样成长起来的:先做小一点的内容,验证基本模式,打磨管线和团队。
比如《崩坏1》《崩坏3》,直到做出《原神》。在我们这个赛道,叠纸也是从《暖暖》开始,后来做《恋与制作人》《闪耀暖暖》,再继续扩大投入。
投入会越来越大,因为需要积累内容感知和核心团队。
所以我们的第一个游戏,一定是长周期、慢反馈,同时不会投入特别大资源的东西。
投入了多少资源?
具体数字不讲,但一定不会特别贵,因为需要控制变量。
这个游戏和AI的关系是什么?为什么不直接做一个游戏,为什么要做AI游戏?
这是一个有意思的问题。
刚才我对AI陪伴有一些判断,另一个反面问题就是:AI加入游戏,特别是加入乙女游戏,到底能不能带来新机会?
不能简单说两个东西强行绑在一起。
乙女游戏本质上是一个内容产业,是造IP的过程。造乙女游戏、造IP,和造明星很像。
比如《恋与深空》的几个男主,他们就是明星、偶像,用户的很多体验和心理也非常接近追星。
任何IP都有4个要素。
第一个是价值观和态度,是它的内核。比如爱马仕的精神内核是老钱、贵族,以及它所表达的态度和价值观。
另外3个是围绕内核的表象。
第一是视觉包装,你长什么样,能不能贴合价值观。比如爱马仕橙、条纹格;或者一个明星,他的长相、颜色和风格,都要表达精神内核。
第二是作品表达。明星需要歌曲、电视剧、电影;爱马仕需要包和商品。所有IP都需要作品,而且作品要紧扣价值观。
第三是用户交互,如何和用户互动。比如主播,就是以互动为核心的IP,每天在直播间和用户互动。
IP的视觉包装、内容表达和用户交互之间,一定有一个跷跷板效应。
越贵的IP,内容表达就越低频、越高质量,同时会降低用户交互频次。
说得简单一点,大明星不能老出来,否则人设会崩。大品牌不会去电商直播。大明星也不会天天在直播间和你互动。
顶流明星可以开官方微博,但微博本质是单向输出,不是交互;他们不会持续开直播。
如果给一个顶流明星复刻一个AI人设,让用户随便和他聊天,这件事一定不成立,因为会破坏整个用户交互体验。
你要保证每次亮相都足够慎重、足够厉害,才能维持顶级IP的定位。
另外一部分IP天然以互动为优先,这就是为什么有直播主播,为什么有AKB48。明明有大明星,为什么还会有AKB48这样的形式?因为它天然以互动为生。
今天的乙女游戏,全部都是打造大明星的逻辑,单向输出内容,内容量也不会很大,但非常昂贵,越做越贵。
在这条路上,你卷不过头部公司。它做一个IP投入10亿元,你有10亿元吗?这个游戏很简单。
AI带来的变化,是可以创造以互动性为优先的IP,让用户看得见、摸得着、每天都能接触到。
这种IP一定要有更多内容表达和更多用户接触,定位也不可能高高在上,甚至乙女游戏里人物的设定,也不能是高高在上。
霸总、酷哥这些角色,大概率不能做成高高在上的定位,而一定是服务型的。
所以AI进入乙女游戏行业,可以做一件今天头部公司不会做的事。
很多人会说,恋与深空加一个AI聊天功能不就行了吗?不可能。
他们绝对不会把游戏角色做成可以自由聊天的AI,因为这会破坏人设。他们做的是大明星,就像把王一博做成一个可以随便聊天的AI一样,不会这么做。
他们可以另外开一条线、做另外一个产品。以AI为内核、以互动性为内核的乙女游戏和乙女IP,和以表现为核心、以打造头部明星为核心的乙女IP,是两种不同的东西。
它们不可能放在同一个产品里。不是给《恋与深空》补一个AI聊天功能那么简单,而是需要专门做一个以AI互动为优先的IP。
这两种用户画像会不一样吗?
本质上是一拨人,是同一个大的乙女用户群体,但内部有更细分的画像。
有的人喜欢偶像离自己更近,能看得见、摸得着,重视互动性、陪伴性和可得感;有的人喜欢仰望大明星。
这两种需求可以存在于同一个人身上,一个人可以同时喜欢两种明星。但确实有人不喜欢大明星,只喜欢互动型IP。
总体上是一个大的乙女用户群体,但有不同倾向。
我们的方向一定更二次元,而不是更三次元。因为《恋与深空》使用3D之后,乙女游戏已经破圈,很多原来三次元的用户被带进来。
这部分用户天然更喜欢大明星。重视每天的可得感、互动感的,一定更二次元。
所以我们做的是2D、Live2D,除了延续我上一次做元音的情怀,也考虑到了用户差异。我们想做的是更二次元的东西。
你们游戏团队有多少人?
一共20个人。
其中做游戏的人多,还是做AI的人多?
基本上都是做游戏的人。
整个游戏的设计都围绕AI,但不是堆人的问题。大家都知道,今天做AI,核心不在于有多少人,它不是需要堆人的部分。
但游戏工艺就是纯堆人,不可能省略中间环节。
大家经常讲AI给游戏降本增效,但实际上它只能给微信小游戏降本增效,内容型游戏很难降本增效。
乙女游戏这个圈层最大的忌讳有两个:AI和抄袭。
人物长得像别人、撞脸,是不能接受的。二次元用户的原创意识很强,很重视画师和原创。
第二是不能用AI画画,还是版权问题,也是对画师和用户的不尊重。
你以前接触内容,更多是通过平台身份。第一次做内容,尤其是做游戏,有什么和之前预想不一样的地方?
我不是第一次做内容。在优酷时,我就会因为兴趣深入参与一些内容项目,曾经帮忙写过、改过互动影游的剧本,现在还在Steam上,卖得还可以。
在离开优酷前的最后一年,除了妙鸭,我还在管另外一件事情,就是成立一个游戏工作室。所以那时候已经建立了游戏工作室。
我没有觉得有什么特别和预想不一样的地方,因为更多讨论的还是刚才那些理论问题。
具体到故事、设定、美术,我完全不参与,因为我根本不是目标用户。这个男人帅不帅、性格有没有魅力、故事有没有感觉,我没法评价。
到了这一层,我就完全不参与。
这和我做应用探索、做AI工具时的定位不一样。
游戏是谁在立项?
是公司一位核心成员。他之前有游戏背景,也是和我合作了很多年的伙伴。
这个游戏什么时候正式上线?现在已经内测了,结果怎么样?
我们进行了第一次内测,结果非常好。
内测2000个用户,一天就报名满了。我们在小红书开了官方账号,当天就有1万粉丝。一个官方商业账号能有1万粉,已经不错了。
内测7天之后,留存非常惊人。具体数字不说,但非常夸张。用户时长也很高,用户口碑非常好。
你去小红书搜就能看到,相关话题都是百万阅读量以上,很多帖子都是用户自发发布的。
你们没有投放?
没有,不需要投放。
内容产品的好处是,它本身带有态度,能激起用户对美好情绪的感受,所以用户会自发传播。
工具产品是有用就行,传播性没有那么高。尤其是女性用户,天然特别爱传播。
但反过来,负向效应也很明显。女性用户非常挑剔,如果你做得不对,她们也是骂得最狠的。
内测效果确实非常好,我们估计下半年上线。一个游戏就是很慢。
第一次内测结束要关服,7天结束时又出现了让我记忆很深的场景。所有人都守在手机前,和男主角星棉聊天告别,声泪俱下。
我们看到后端聊天数据不断上涨,所有人都在和他说话。关服之后,大家又去小红书发帖子、发聊天截图,表达自己的感慨和喜欢。
我又一次看到很多活生生的人对产品产生感情,那种感觉非常好。
不管是用户反馈,还是内部真实数据,我觉得用游戏化方式做AI陪伴,这个猜想大概率没有错。
我见过好几个做AI陪伴的创业者。你觉得你和他们的思路有本质不同吗?
我是做内容的,他们是做互联网的。
今天所有AI陪伴产品,都是平台产品。用户自己捏角色,也可以找创作者在平台上创作角色,让用户去和这些角色聊天、消费。
我们做的是纯内容,由我们来定义内容。
听起来平台化是一个更大的事情,你不相信平台化吗?
第一,平台肯定是更好的生意,这点确实如此。
但仔细看,至少中国过去几年冒出来的很多好公司都是内容型公司。
游戏公司里有叠纸,内容公司里有饺子动画、《黑神话:悟空》,还有游戏科学,甚至泡泡玛特。
泡泡玛特看起来是一个平台,但我觉得本质还是内容公司。它虽然用平台方式做内容,但和内容绑定得很深。
它不是简单地签IP、把IP聚集到平台上,也不是批量化地提供工具。它对每个IP的深度打造都非常深,是站在打造内容的角度做这件事。
它是和创作者一起打造IP,而不是让创作者自己做,平台提供工具和赋能,最后收割。
这意味着什么?为什么现在诞生的很多好公司都是内容型公司?
背后有两个原因。
第一个,平台型的事情,至少在过去20年的互联网周期里,已经被做得非常充分。
即使还能产生新平台,原有玩家在新平台构建上也有绝对优势。
这几年当然也有新的平台产品,比如红果短剧、番茄小说,但为什么还是字节做赢了?因为只要还是平台型产品,就离不开字节的三件套:推荐算法、用户增长、商业化闭环。
也就是说,你在用上一代霸主的方式,和上一代霸主打仗。
平台生意依赖的核心能力,如果没有AI带来的新生产要素,基本都是老玩家已经非常成熟的生产要素。
第二,当平台已经非常过剩,好内容就会变得稀缺。
今天做对一件事情,用户自发传播的渠道是畅通的。比如饺子动画,不需要买流量、买KOL。
过去移动互联网时代经常讲流量红利,因为设备数不断增长,带来新用户。
今天有另一种流量红利:如果你做对一件事情,传播不需要等待设备普及。所有人都有社交媒体,好的内容传播渠道已经被最大化。
所以过去几年出现很多以好内容立身、用内容思维做事的公司,可能不是偶然。
反过来,用平台化思维做事的公司,我不清楚还有谁冒出来了。AI时代可能会有变化,但当时还不确定。
上一个5年出现了很多内容公司。面向未来5年,你觉得会出现什么样的公司机会?
11. Agent带来能力跃迁
未来5年肯定是以AI为基础的公司会有机会,类型会很多。
我现在能慢慢看懂、非常相信的一类,就是Agent领域一定会出现好公司。
行业其实已经形成共识。2025年一整年,不管是投资还是产品,都在往Agent方向做,有通用Agent、垂类Agent,也有深入行业、拥有高度行业壁垒的Agent,比如Harvey。
大家都在做Agent,这是共识。
另一个重要原因是,Agent确实带来了一些范式变化。
我出来之后一直想回答一个问题:身边有些不在AI圈的人和我吃饭时会说,AI现在好火、特别牛,但到底给普通人带来了什么实质变化?他们没有感觉到,最多也就是用了豆包。
我一直想回答,对于一个普通人,AI到底能够带来什么实质改变。
之前做信息分发时,我在想,AI已经证明了一个范式迁移:用户在Chatbot里通过AI搜索,从找链接变成找答案。
在信息分发里,是不是还有别的范式迁移?当时的猜想是,用户会从看内容变成看原子信息。
原来大家看的都是一篇文章、一个视频,是以内容为维度。但AI可以把内容拆解成一堆原子信息,再重新组合,以更好的方式给你。
播客项目也有类似猜想,语音会带来新交互,新交互让用户在原本不方便操作的地方完成新的事情。但最后摸索时遇到了一些问题。
Agent这件事,我现在能看到更清晰、甚至用常识就能判断的变化。
大家都说Agent是自动化,一提Agent就说能替你做多少事情,很多人还担心Agent会导致裁员、降本。
它已经明确体现出一个价值,就是替代人工。这个角度一定会出现好公司。
另外一个角度,是通过Agent让你做到本来做不到的事情。
Web Coding就是典型。原本完全不会Coding的人,用Web Coding,或者现在说的Coding Agent,比如Cursor、Lovable,就可以真正做出东西。
AI生图、AI生视频,也可以叫图像Agent、多模态Agent,或者AI生图产品。它们都符合一个范式:让你做到原本完全做不到的事情。
Agent和单纯模型相比,优势在于它不只让模型完成原来你做不到的事情,还可以调用外部工具,让你做到更多本来做不到的事情。
所以我的基本判断是,要么帮用户节省大量时间、替代大量人工;要么突破能力,让很多人做到原本做不到的事情。这两种都符合Agent范式,所以Agent一定会出现好公司。
2025年大家说是Agent元年。2025年刚刚过去,Manus就已经卖给Meta,你怎么看?
首先我觉得Meta确实做得很好,我个人非常喜欢Manus。
但Manus刚出来时,我完全用不起来。我第一时间找朋友要了邀请码,当天就用。我跑了一个很简单的任务,让它给团队做团建规划。
我印象特别深,它跑了三四十分钟,最后出来一个文档,但第一步就搞错了。我想让它安排一个出京、去北京之外的旅行,最后它做成了北京郊区旅行。
但后来当我把这个范式看明白之后,我觉得如果Agent范式足够好,Manus肯定能代表这个范式。
到今天,Manus也是最能代表“替你完成一件事、节省你的时间、让你不用做不擅长或不想做的事情”的产品。你很难找到第二家比它做得更好。
这是一个比硅谷更硅谷的故事。中国从来没有出现过一个一年之内如此成功的产品,这已经不是神话,而是童话级别的故事。
反过来,Meta在这件事情上也做得很聪明。它买到了一个范式代表。
如果我是Meta,我也会非常Buy in这个范式。要在这个范式里找一个最好的标的,很难找到比Manus更好的。
但这个范式的威力还没有被发挥到最大。今天Manus还不是一个足够大众的产品,大量人用不上。
我问过一些能用起来的朋友,他们典型的Use Case是:我是律师或者开诊所的,我不会在自己懂的领域用Manus;但在不懂的领域,比如想给自己做一个预约网站,又不想亲自做,就会把这件事交给Manus。
这个范式目前应用空间没有那么广。
如果你在公司里,老板让你做一份报告,你用AI写完交给老板,老板可能直接把你开掉。因为他需要的不是这种质量的内容。
所以我觉得这个范式还没有完全发挥出足够大的价值。
但单纯看这个范式里有没有更好的标的,没有。
如果你相信这个范式未来价值更大,那先买今天范式里最头部的标的,等待它进一步扩展,没有问题。
你觉得为什么肖弘要卖?既然这个范式这么有价值。
我不能替肖弘发言,也确实不了解他怎么想。
也许这个领域竞争太激烈,是一个超级红海。包括我自己现在本质上也在进入Agent领域,这是一个超级主干道,里面全是拥挤的玩家。
他和我做《星联》的思路完全相反。《星联》是我非常相信的事情:第一,它不会很卷;第二,即使大厂和巨头想进来,也不好卷。
但Agent是所有人都会进来卷,而且都是大玩家。
所以也许他觉得,作为一个独立个体,在里面竞争的胜率太低,一定要背靠大厂。也可能看到了其他东西,我不知道,很难判断。
但站在Meta角度,如果我是Meta,我愿意买。听说是20亿美元,我也不知道具体数字,但我觉得不算贵。
如果按20倍PS,今天很多大模型公司的估值都要打很大的折。最近上市的几个公司,PS倍率远不止20倍。
所以我只能说,站在Meta角度,这是一个好交易。相比恭喜肖弘,我更想恭喜Meta。
这件事对你这个同样要做Agent的创业者,给了什么信号?
我能Get到两个点。
第一个,我觉得Agent这条路更对。其实我已经非常相信它是对的,但进一步看到,虽然我不完全清楚Meta为什么买它,但我相信Meta一定Buy in了Agent这个范式,不然没必要买。
第二,由于我看到的Agent、我想做的Agent,和Manus想做的Agent不是一种Agent,所以Meta买这样的Agent,或者今天硅谷讲的故事,并不是我想做的Agent的故事。
这反而是好事,好像大家还没有卷我想做的Agent。
先定义一下,Manus代表的Agent范式,相比上一个时代的App范式,它到底是什么?
Agent有两个核心价值取向。
第一个是端到端替代,或者节省时间。Manus讲的核心故事就是这个。
大家一想到Agent,看到所有介绍Agent的文章、自媒体内容,都是几分钟之后帮你搞定一件事情。
Manus做Wide Research、并行执行100个、几百个任务,也是在让AI端到端替你做更多事情。
今天硅谷讲的基本都是这个故事:能不能替代人工,走向完全自动化,让大量人失业、不再工作,全部由AI接管。
我不敢说这个故事不会发生,确实有可能。真发生了,会非常剧烈,今天很多商业问题都没法讨论。
马斯克说以后钱没有意义,没有人会工作,只有能源有意义。这已经跳出商业范畴,进入社会变革范畴。
我自己喜欢的AI是另外一个价值取向:让你做到本来做不到的事情。
还是人和Agent协作?
对,不是把事情直接交给Agent,而是你和Agent一起做。
有些人认为Agent的指标不是用户时长,因为希望你用得越短越好,它执行命令并交付结果。
我不是特别想做这个方向。以前我也和朋友聊过Token消耗量,比如每个用户消耗多少Token。理论上离线执行越多,Token消耗量越大,也有人认为越成功。
如果价值取向是让AI尽可能多做事情,包括Proactive Agent主动帮你做事,那确实是这样。
但我的价值取向是,整个过程应该是人与AI持续迭代、持续交互。
包括做Agent产品时,我会很在意Latency。给AI输入一个命令后,不管是什么命令,它能不能尽快把结果给我,因为我还要处理一轮,要不断和它交互。
有一类Agent,解决方案是通过离线、并行的方式,让你忘掉这件事,不需要在意什么时候出结果。
就像雇了一堆人,有人1分钟交结果,有人1小时交结果,有人一周交结果。只要结果足够大、足够好就行。
但我喜欢的是结果速度快,持续协作。你给我一个反馈,我马上再处理,再给它反馈。
我觉得这更能让用户感觉自己拥有了一个原本不具备的能力。
你们最后选择的Agent,第一切入点是PPT?
对。我们的第一个切入点是PPT。
PPT是一个已经PMF的赛道,是所有人都在做的事情,对我们一点也不新鲜。别说First,我们都快成Last了。
那你们的机会在哪里?
既然它已经PMF,你只需要回答竞争问题。不需要回答What,也不需要回答Why,而是回答How。
第一个问题,今天所有这些产品,还没有哪个实现了单向门体验。
在发起这个项目之前,我真的想做一个PPT,把所有AI PPT产品都测了一遍。
当时基本有两派。
一派是套模板,比如Kimi。它生成一堆纯文本,把文本填进固定模板,模板不能动,只是替换里面的字。
问题是,内容不是我想表达的内容。为了适配模板,不管我说什么,它都得想办法塞进模板。你明显感觉到,它不是跟着我的表达设计,而是让我把表达塞进它的模板。
我完全没法用。因为我的场景是真的要给人讲,是要公开分享,不是应付差事。
另一派是用前端代码写PPT,有一批产品这样做,包括Mendix。我试过之后,生成的PPT下载下来再改,费劲程度比我自己从头做还难。
到年底,Nano Banana的技术方案出来了,走了第三条路,直接用图片生成PPT,可用度确实很高。
但如果是我的场景,还是没法用。我的PPT偏商业表达,我要做分享,表达一些关于AI产品设计原则的看法。
第一个问题是,我要表达的东西很复杂。如果用Nano Banana生成,图片很漂亮、图文并茂,设计也漂亮,但大量信息会被省略,每页放不了太多文字。
第二个问题是一眼看出来是AI做的。你看Nano Banana生成的PPT,一眼就知道是它做的。
我不可能拿这种东西出去给人看。老板让我汇报,我拿这个给老板看,可能当场就被开除。
所以到今天,我觉得还没有真正成为单向门的产品。
单向门的意思是,我用了这个产品,做出来的东西就不需要再用PowerPoint或Google Slides二次加工,可以直接拿出去用。
你们哪些功能让它成为单向门产品?
最终还是效果。
我前面说过,AI产品设计从流程和确定性体验,变成面向Context、面向不确定性的设计。
所以要回答这个问题,核心是你怎么设计Context,以及Agent如何调用。
很多人的做法是Claude Code Agent加Skill,只是Skill配置不同。我们是自研Agent框架。
最终还是为效果服务。我们在这个项目上花了很多功夫。
一开始我们是面向过程做的,很快做了交互,想象用户应该怎么使用,把交互先开发出来。
但开发完之后发现效果特别差,很多预想的东西效果不好。
后来大家开会研究了很久,换了一个模式:先不管产品交互长什么样,先打磨最小生成单元。
这需要很多工种协同,包括设计师定义什么是美,技术解决内容不溢出、布局合理、容器怎么设计,以及给这个环节注入知识。
大家先调效果。等效果调得非常清楚,就知道用户进入这个环节之前,必须给我什么Context。
然后再设计流程,按照什么步骤把这些Context拿到。
所以我们现在的做法很简单:效果优先。
我用自己的产品做PPT,完全没有再二次编辑,直接拿出去讲,别人根本没意识到这是AI做的。
今年下半年参加百度世界大会,他们让我分享《星联》。百度提供了一个大会模板,我把模板做成自定义模板,再用AI生成。
讲完之后,没有人知道那是AI做的。
一切还是效果。这也是我做产品的哲学,可能和很多AI产品不太一样。
今天很多AI产品哲学是一定要快、Demo先行、Idea先行,看起来很Fancy,要成为某个领域的First。
但我在妙鸭时也不是First。我只是第一个迈过那条线的人。
我在妙鸭还没有火时,有一个做投资的朋友在优酷楼下约我,聊AI怎么看。
我当时说过一句话:90分等于0分。
你必须到100分。90分就是人一眼看出这是AI,实际上无法在真实流程里使用。即使达到90分,还是0分。
AI当然可以大幅降低成本,但在越过那条线之前,成本再低,价值仍然受限。
比如AI生图,真正能用来交差的地方仍然有限。但一旦越过那条线,像妙鸭一样,用户完全看不出AI生成的图和海马体拍出来的图有区别,成本优势就会显现。
妙鸭当时有用户拿自己在海马体拍的照片,和妙鸭生成的同风格照片对比,很多人觉得妙鸭更好看、更像自己。
海马体也会精修,很多时候修得面目全非,用户反而认不出来。
PPT也是同样的道理。我觉得今天还没有产品真正迈过这条线。
为什么选择PPT这种功能性方向?你当时选妙鸭,它和人的照片有关,有天然传播性,更容易成为现象级产品。现在选择功能性方向,为什么?
第一个原因,是不是一定要追求现象级。
妙鸭肯定是现象级,但回过头看,真正非常成功的公司,很少是Day One就现象级的。
如果在大厂打工,做出一个现象级产品当然很棒。但自己创业,是不是一定要追求绝对现象级?
另一个例子是克鲁里,今年很有争议的一个产品,营销先行、病毒式传播,视频和话题都病毒式传播,但今天大家已经忘了它是干什么的。我到现在也不知道它是干什么的。
我现在并不特别追求病毒式传播。
现象级产品容易获客,在获客成本很高的情况下,确实容易爆发式获客。但爆发式获客和持续、稳定、指数级增长相比,我觉得后者更好。
妙鸭当时冲到最高点之后一定会回落,不可能一直保持高点。因为3个月内已经有大几百万付费用户,中国愿意付费拍写真的人有多少?我们的用户量可能已经超过海马体全年客户量。
这种增长不可持续。
今天我会觉得,如果产品足够扎实,用户会稳定使用,用完之后还会持续使用,并且告诉第二个人,第二个人也会持续使用。
它的增长爆发力可能没那么强,但我执着于单向门产品,是因为心里踏实。获得一个用户之后,不会轻易丢掉他。
今天大量AI产品都有这个问题:获得一个用户之后,特别容易丢掉他。
你们准备上线哪些国家?
我们不区分国家,海外也会正常上线。PPT是非常Global、非常普世的需求。
当然,我们肯定不会只做PPT。最终一定会走向更多办公能力的Agent方向。
这些功能都在一个产品里吗?叫什么?
在一个产品里,叫Doki。
Manus最早做的是通用Agent,先画一个大框,再让用户选择方向,后来慢慢收敛。你们为什么先选一个垂类,再去找其他方向?是从窄往大做吗?
Manus做通用Agent没有问题,因为它是理念的先行者,定义了一个大家原来没见过的范式。
它推出时也做了官方Tutorial,展示可以用它做什么,相当于假定了一些Use Case。它作为理念先行的产品,不做限制很正常,可以先观察用户怎么用,再反过来收敛。
但我们今天做这件事,是一个高度红海、非常后发的事情。
所以不能再采用那个方法。Timing已经变了,整个周期变了。
有一本书讲技术的4个周期,好像叫《跨越鸿沟》:从极客期,到尝鲜期,到实用期,再到落后者卷入期。
我的感觉是,到2026年,AI已经进入第三个周期。
这也是为什么“First”越来越不好用。技术到了这个阶段,关键问题已经变成:你到底有什么用,能不能解决问题。
今天即使讲更大的First,大家也麻木了。词越来越大,甚至要到OS级别,OS以下的词大家都懒得听。
我一开始提过一个很喜欢的理论:与我有关、对我有用、喜闻乐见。
AI今天已经过了喜闻乐见阶段。大家不会再因为喜闻乐见而传播,除非涉及更大的国家叙事。
所以哪怕不是红海赛道,我也不倾向于用理念先行、尝鲜先行的方式,因为已经很难杀出来。
我们要承认自己是后发者,很晚才进入这个赛道,不能再用过去的竞争方法。
这个时候,与其说我什么都能干,或者我是一个全新的模式,不如做一件很简单的事情,但比别人做得好。
如果你能非常清楚地告诉大家为什么比别人好,传播效率未必比做一个完全不同的事情差。
所以核心原因,是传播周期变了,我们进入市场的时间点也变了。
团队内部我喜欢把事情讲得清楚、实在,面对现实,在现实基础上讨论做不做。
今天“AI”这个词都不能算时髦,甚至很多人反感AI,觉得大家都在跟风。
在这个时间点,使用开放性、理念性、传播性的方式,很难把故事讲透。
所以我们选择在一个很具体的事情上,真正做出单向门,然后把这个单向门推给大家。
你觉得产品做到哪一刻,就可以发布?
我用它做出来的东西拿出去讲,没有人觉得是AI做的,而且大家都觉得特别好。
它比我自己做得好太多。今天用我自己的产品做出来的PPT,远远超过我自己用PowerPoint做的,不管花多少时间,我都做不出来那个效果。
是更好看、外观更好,还是逻辑更好、更深刻?
做PPT基本就是3件事。
第一,构建内容,我到底要讲什么。
第二,组织内容,有多少页、每页讲什么、整体逻辑是什么、每页内部的逻辑是什么。
第三,把内容摆上去,让它很好看。
每个人的能力点不一样。我自己相对擅长构建内容和梳理逻辑,过去比较擅长这个。
但我能明确感觉到,AI PPT比我更擅长。当我告诉它大概想表达什么、有哪些维度,它理逻辑的清晰程度,以及从中提炼金句的精彩度,远远超过我。
这已经超出了我的表达能力。
第二,把内容摆上去还要好看,本来就是我不擅长的事。
我原来的工作流,是找模板、打开WPS,找一个漂亮模板。但如果这一页想表达的内容和模板中的某一页不完全一样,我就不会改,因为我不会设计,稍微一动就不好看。
但今天AI可以做到,你随便讲逻辑,它都能把逻辑摆得很好看。
至少我自己拿产品做出来的东西,确实不是我能做出来的样子。
你们做的工作是Context Engineering?
本质上,我觉得大家今天做的都是这个工作。
你们基于什么模型?
3个模型都在用。
都是国外模型?
对。
大家过去一年都觉得国内模型和海外模型差距越来越小,但我的感觉反而相反。
2023、2024年,很多人还会拿国内模型调一调、训一训,再做产品,因为有成本优势。
今天基本是无脑选择那几个模型。不是绝对意义上的差距变大,而是那几个模型率先迈过了一些非常关键的可用点。
比如一开始国内模型60分,海外模型75分,差15分;今天国内可能80分,海外90分,差距变成10分。
但85分、88分到90分之间,可能存在一个特别关键的拐点。一旦没迈过去,即使跑分接近,也没有意义。
这个拐点迈过去,就能用它做某件事;没迈过去,就不能用它做这件事。
最简单的是,今天所有做Agent的公司,没有一家能不依赖Claude的模型。
那Claude反过来做你们这个事情,也可以覆盖你们。
是的,这就是竞争问题。
我们面临很多竞争:大量比我们更早、更快的初创公司,大模型公司,比如ChatGPT、Claude,传统竞品,比如Office、Canva、Adobe。
最大的竞争压力,肯定来自Claude或者模型层公司。
我的判断是,如果我是模型公司,一定会朝自动化方向做。这个想象力大很多,因为它能突破人的限制,定价也会突破工具限制。
它相当于进行社会生产力替代。第一步替代生产力,第二步一定是超越生产力。
假设人类总共能生产10万亿美元价值,只要它能替代这10万亿,就一定能做到100万亿,因为它非常容易Scale。
聪明的人很难Scale,但一旦突破基点,它Scale起来是无限的。
今天大家开始讨论ASI、Super Agent Intelligence、科学发现。如果我是大模型公司,我不会去卷提高人类现有能力这件事。
但作为应用公司,我可以做人本主义的事情,也许这是阶段性的生意。
极端情况下,10年、20年,甚至5年后,人可能无法参与社会生产。这不是没有可能。
但如果真的发生,我们今天就不应该讨论创业和商业。如果那一天真的到来,现在做什么都没有意义。
我也不喜欢成为把人推到车底下的人。以前诺基亚有一句广告语,“科技以人为本”,今天已经很少有人提了。腾讯也讲过“科技向善”。
大模型的方向,包括马斯克的整体努力方向,似乎都是把人隔绝出去。
所以我的第一个判断是,我们选择的是一个更小的故事,没有那么性感,不是无限的事情,而是让一部分人做到原本做不到的事情,并为这个能力付费。
它是有限价值,但我觉得已经足够,而且我自己也足够喜欢。
第二,如果你深入一个具体任务,还是能找到很多模型之外的东西。
Claude现在是Agent加Skill的通用方式,大量任务都会得到解决,随着模型变强,Skill越来越好,所有任务都会平均提升。
但回到一个具体任务,还是能找到很多不需要模型、甚至和模型没太大关系的工程问题。比如把HTML网页尽可能保真地转成PPTX文件,这就很难。
你觉得大模型公司会专门做这件事吗?我觉得它永远不会做。
所以我的想法是,在具体任务上,做出领先于通用解法的单向门体验,再加上一些通用方案很难解决、甚至纯工程的问题。
在这个任务上做到最好,至少阶段性可以做出好产品。
当然,我们永远无法回答那个终极问题:你用的都是大模型公司的能力。
还要补充一点,今天不同模型的长板仍然不同。
所有Tool Call类任务,Claude的准确率是断档领先。真正做这行的人都知道,Tool Call准确率Claude领先很多。
但如果是前端绘制,大家现在基本换Gemini,因为Gemini的前端审美好很多。有些地方GPT的表现又更好。
模型公司做这个事情的一个问题,是它不会主动混合这么多模型,但应用公司可以针对任务混合。
这确实是一个很困难、很现实的竞争问题。
我创业前两年,有意想找一个人少一点的牌桌。比如选择《星联》,很重要的原因就是大厂一定没法卷这个事情。
但你必须认清,它不在AI智能升级斜率最大的地方。
这也是我为什么除了做游戏,一定要做AI应用。它确实不是AI技术斜率最大的地方。
一旦进入AI斜率最大的地方,又想要人少、事情正确,几乎不可能。
有人说,选牌桌要么选人傻钱多,要么选人强钱多,第三档是钱少人少。
AI圈很难找到人傻钱多的桌。A轮一定是人强钱多的桌,就想办法和强人竞争。
《星联》不能叫人傻钱多,但至少没有那么卷。我们不会去选一个钱少人强的地方,那没有意义。
在游戏和Agent上,你怎么分配时间?
游戏最初半年到一年,我管得比较多,因为很多事情需要确定下来。
比如最后选择单男主、2D画风、Live2D方案;人物为什么是这个设定;哪些地方和AI结合;要设计哪些AI玩法。
这些差不多在前半年到一年确定下来。游戏就是这样,一旦确定不能轻易乱动,因为周期很长,中间推翻基本就要从头再来。
目前游戏已经进入内容量产阶段,我管得比较少,因为我不是目标用户。策划、美术、文案、运营,都比我懂。
更多时间是在想Agent。
还有一个原因是,之前做探索时,你能知道自己喜不喜欢。它不需要逻辑,有没有感觉、有没有爱,很直接。
用最通俗的话说:如果公司的所有钱都亏在这件事情上,你认不认?
我当时做那些应用探索时,非常明确,如果公司的钱亏在这件事上,我绝对不认。
所以探索时我们非常收着,不管是钱、团队心力,还是加班程度,都要控制。
但Agent有明显不同的感觉。如果所有钱都输在这一把,我可以接受。
这个感觉很不一样,你会知道,我要All in了。
如果PPT这件事把公司钱都亏光,你愿意吗?
纯PPT肯定不愿意。
但回到最开始的愿景,我说过想给自己做一个AI朋友。说实话,《星联》里的朋友肯定不是我想要的朋友,至少不是我的朋友。
Doki背后想做的是一个帮我突破能力边界的朋友,这是我想要的朋友。
如果是在创造一个突破我本人能力边界的朋友这件事上亏光所有钱,我可以接受。
创业初期我就想过这个问题。如果亏光钱,只有两种可能:一个是做成了,那当然很好;另一个是没做成,但一定是竞争输了。
因为我相信这个事情一定会发生,一定有人能做出一个突破我本人能力边界的AI朋友。
即使不是我做成的,我也认。有人做成了,就值得。
所以你愿意押注、即使亏光公司所有钱,万一不是你做成,也能接受?
对。我也不会觉得这次创业很迷茫。
上次创业结束时,我困惑为什么要创业。今天我不会困惑。
只要我见证到这个事情发生,见证到一个突破我能力边界的朋友出现,我就觉得值得。
现在是哪一款产品在做这个事情?
Doki。
Doki在做AI朋友?
Doki在做一个帮我突破能力边界的Agent。这就是我认为未来朋友应该发挥的作用。
它现在也是一个朋友?
现在还没有体现出这一点,未来会这么做。
所以PPT只是第一步?
肯定不会一直做PPT。
所以最终也是一个人格化的东西?
现在还不是,但我觉得最终会是。
现在核心还是解决功能性问题。
朋友很难只给你提供情绪价值,或者只提供人格化、陪伴价值。
为什么不能只提供情绪价值?
比如你交一个男朋友,他只给你提供情绪价值,可以吗?
想象一下,他没有任何使用价值,有人会找这样的男朋友或女朋友吗?我好像没怎么见过。
反过来,如果有一个朋友给你提供很多使用价值,总是帮你解决一类问题,我觉得他也是你的朋友,最后一定会成为你的朋友。
我们习惯把他叫作工具,是因为他没有人格化,交互形式也不同。你只是点点点,让他解决问题,那就是工具。
但我做Agent时有一个感觉:是我在和他说,他在干,而不是我在干。
你用Manus时,明显感觉是它在干活,不是你在干。我们做的AI也是这样,你几乎没有什么手动操作,就是我告诉它,它去做,不满意再告诉它。
那这种身份定位和朋友还是有区别的。
对,像乙方。
但我举一个极端例子。我有孩子,也有育儿嫂。她在我家住了将近3年,每天陪孩子,后来和我们一家人关系非常好。
到现在每年孩子过生日,她还会回来给孩子过生日。你要说这也是雇佣关系,但完全有可能形成情感关系。
从PPT到朋友,你准备怎么过渡?感觉很长。
我不知道。
这肯定不是我短期内的核心目标。但如果真的有一个AI朋友,我希望它是能突破我边界的朋友。
它一定要帮我干活,帮我实现原本做不到的事情,这是我的期待。
至于它最后怎么成为真正的朋友,我觉得只能慢慢走着看。
另一个角度,也许《星联》做着做着,我们也会给它加一些功能性东西。
我觉得两个方向会往中间走。
你觉得今天的AI发展到了什么节点?
在2026年初,如果让我判断,我觉得要回答一个问题:对于普通人,AI到底怎么用。
今天绝大部分人的用法,仍然是问答,像百度百科加搜索,基本还是这个用法,豆包也是这样。
大部分人还没有充分用上AI。今天就是要回答这个问题。
你觉得AI未来会是非常分散的生态,还是比较垄断的生态?你们的生态位是什么?
这是很有意思的问题。大家都在讨论垂直和通用,但这个词的颗粒度太大,太抽象。
模型公司和应用公司也都太抽象。
比如Doki,我们把自己定位成帮助用户创作和表达的AI Agent。我们不认为这个领域未来会拆成一个PPT Agent、一个写文档Agent。
我们是帮助用户更好地创作和表达的AI Agent,专门解决创作和表达。
我觉得这个领域未来不会有很多AI Agent。
Manus的很多重要Use Case,偏资料收集,我觉得未必和创作Agent耦合到一起。
这和上一个时代App之间的分界没有本质区别。抖音里可以买东西,淘宝里也可以刷视频,但用户对一件事情的认知很难记住太多,还是会用一个自己好理解、相对统一的概念记住它。
如果什么都能干,大约就是什么都不能干。
今天普通人对Chatbot的印象是什么?就是有事情问它,把它当作一个能帮你解答问题的熟人。
这个边界很难突破。让一个回答问题的产品去做复杂内容构建和创作,会很奇怪,效率一定会折损。
做过移动互联网产品都知道,主定位往下每一层漏斗都会折损,大大影响留存。
视频号再怎么做,也很难成为短视频第一,因为用户可以为一个足够高频、足够常用的心智记住一个品牌。
PPT肯定不够,但用户日常的表达和创作,完全可以成为一个独立产品。
如果过度宽泛、过度低频,用户也很难记住你。
那你怎么看名创优品的那个产品?
我用得不多,只用过一次。它是Web Coding产品。
我第一印象是,它的主要竞品肯定是Lovable,本身也是一个很红海的领域,很多Web Coding产品在竞争。
但它们具体发展怎么样,说实话我不太清楚。我对其他人的产品关注比较少。
你们产品处于即将上线的状态。现在心情怎么样?对它有什么期待?
丑媳妇总要见公婆。
我内心大概有两个想法。
第一个,比较开心的是,我确实迷茫了很长时间。你知道自己不敢下注的感觉,到后面会很焦虑。
你一直不下注,就会越来越焦虑,因为你肯定错过了什么。看不懂这件事,让我很焦虑。
今天不管做对做错,最后能不能做成,至少我觉得自己终于要下注了。
就像打牌时一晚上都不下场,只输大小王,会很难受。现在终于知道,我要下注了。
我比较开心的地方,是觉得自己终于看懂了一些事情。
另一方面,单纯就PPT这件事情,我不敢想象它会是爆款产品。
往大了说,它不可能是Manus;往小了说,我认为它甚至不可能是妙鸭,不会是这种类型。
但我内心很平静,因为我知道自己交付出来的东西是真的足够好。我非常相信,用过这个产品、真的用它做出东西的人,会觉得“这东西做得还挺好”。
只要这一点得到证实,第一阶段目标就完成了。
第二,我冷静分析,这么晚进来、这么后发,又只能先做PPT,我对它没有太大期待。
但只要在这个小事情上,证明我对“突破能力边界”的猜想,那就说明大方向没有走错。
What和Why的问题不用再问自己,只需要回答How和Who:为什么是我,怎么才能是我。
市场上说,你们一直拿存款利息养公司,是真的吗?
不是,肯定做不到,尤其我们还同时做两件事情。
《星联》算是花力气的项目。如果单纯做《星联》,确实是在花利息,但游戏投入还是会控制得比较小。
前面提到过两个原因。
第一,我们做的IP是以互动性为优先,侧重内容频次和交互频次,不能把内容堆得特别贵、频次做得特别低,否则就变成大明星,用户预期也不是这样。
第二,这是我们第一款游戏。虽然我接触过游戏,但没有正式交付过一款游戏,所以希望控制变量。
AI游戏本身就是新事物,全世界还没有真正完整的AI Native游戏。这已经很有挑战。
内容成本、2D、3D等技术,我们都会控制在可控范围内,形成一个可以长期、有耐心承担的成本。
AI Native游戏的难点在哪里?AI用在游戏里,很多公司都用过,比如NPC自由交流,或者一些小玩法。AI Native游戏是说,用户使用产品最核心的原因,就是AI的灵活性吗?
对。今天AI能力在哪些地方能带来灵活性,并且让用户觉得是加分项,这特别难。
坦白说,除了AI乙游这种以陪伴性交互为核心的方向,其他领域我还没有看到自己能真正相信的故事。
很多人讲AI互动影游,让AI生成互动剧本,无限流地一直点下去。但这不可能。
我自己写过剧本,真的不可能。
难点在于,今天AI技术还做不到实时生成视频、实时生成画面,也做不到基于物理规则无限扩展。
比如《塞尔达》能不能用AI无限扩展,这种Idea每天都有很多,但今天AI做不到。
很多人探索AI游戏,想得很大,做了半天发现AI什么也干不了。
就连斯坦福小镇这个两年多之前的项目,当时震惊整个行业,到现在也没有真正更进一步落地的技术。
基本上100轮之后,就变成非常无聊、非常同质化的东西。
所以这个命题其实非常窄,只能用在以对话为核心的陪伴上,而对话为核心的陪伴又只能做女性用户,不能做男性用户。
最后就变成只能做AI应用。
所以AI游戏的难点,就是太窄了。
你之前的游戏不是想做男性向,后来转到乙女吗?
不是,我从第一天就是做乙女。
你说的是另外一个产品。我当时和Tristan聊过一次,去深圳和他吃饭时,我就说不要做男性向,我觉得男性不需要陪伴。
所以今天AI游戏基本只能限定在AI乙女游戏这件事上,我自己没有看到其他答案。
你探索AIGC这么长时间,有什么Know-how可以分享?
我分享几个点。
第一个,当大家把Agent当作端到端、离线执行,关注它在更长任务周期里的稳定性时,有一些Benchmark专门测这个,完成率会随着任务变长而下降。
我觉得也许可以采用更短程、更高频地和用户反馈的方式,技术上也要追求更低Latency。
第二,至少在今天,LLM才是Agent的内核。至少今天,只有LLM真正能够实现所谓的智力。
它可以基于用户的命令或意图,正确理解、拆解和使用工具。工具可以是AI模型,也可以是纯工程工具。
这件事今天还是只有LLM能做。
现在大家都在讲多模态,但我的猜想是,多模态模型仍然不能直接作为智力内核,脑子还是LLM。
我不太Buy in LeCun说语言无法达到智能终点的说法。我觉得语言就是智能的终点,语言非常重要。
从2023年底离职,到2024年初创业,到现在过去两年,你对自己做CEO满意吗?
我给自己打60分。
好的部分是没瞎搞。账上资金没有到伤筋动骨的程度,肯定没有乱花。
账上钱够花多久?
还很久,反正超出我们会过期的时间。
但我们All in Doki之后肯定完全不一样,节奏会完全不一样。按照原来的节奏,确实还可以花很久。
你们现在All in Doki了吗?
对,我们不会再做其他探索了。
除了游戏,游戏是一个长期循序渐进的事情。比如米哈游做《崩坏1》,赚到钱之后,用更高成本做《崩坏2》《崩坏3》,最后希望有一天做出《原神》。
在这个长线业务之外,AI里追求更大斜率、更快发展的部分,我们只做Doki这一件事。
探索期已经结束,不会再探索其他方向。
我相对满意的,是没有乱搞。资金其实不是最重要的,团队心力才是。大家没有被搞崩,心态没有被搞崩。
没有结果是很消耗人的,但团队整体状态还好,我自己的心力也保留得很好。
你的迷茫期比较长,当时怎么和团队解释?
我遵循两个原则。
第一个是实事求是。我有一个想法,只是想出了一套能够自洽的逻辑,但并没有足够信心,也没有到把整个公司All in进去的状态。
我会明确告诉团队,我们还没有到All in的状态,不会蒙大家,也不会瞎画饼。
如果谁有更好的想法,可以提出来。如果没有,我们就先做这个看看。
所以大家在开始之前不会有太高期待,期望值是被管理的。
今天如果要做Doki,我会明确告诉大家,我们要All in,输也全部输在这里,不会再给自己留后路。
所以大家心态还好。
钱只是一方面,整个团队的心态,包括我自己的心力,最终最重要的还是我自己的心力。我自己的心力基本保留得很好。
你现在找到创业的意义了吗?
找到了。
上次创业前,我只是觉得一定要做成一件事情,做成AI朋友。但中间迷茫了一段时间,不知道到底要做一个什么样的AI朋友。
今天我不迷茫了,我要做一个帮助张月光突破自己能力边界的朋友。
这次创业和上次很不一样。无论结果如何,我都不会再困惑“为什么要开始做这件事”。
你每天起来的第一个念头是什么?
第一个念头是看数据,真的,爬起来先看数据。
如果说家庭生活,作为一个有家人的爸爸,第一念头肯定是哄孩子。我有一个女儿。
公司名字木言智语,也是我女儿名字的一部分。我是宠娃狂魔、女儿奴。
最后几个快问快答。全球范围内,你喜欢的一种食物?
清蒸石斑鱼。
最喜欢的地点?
香港。
一个很少有人知道、但必须了解的知识点,可以是冷知识。
还是讲注意力那个例子。
除了视觉信号占用比例高以外,很有意思的是,虽然视觉信号占用比例高,但大脑中枢的处理比例并不高,大脑会自动忽略绝大部分视觉信号。
它占用的输入带宽很大,但大脑并不怎么处理它。
推荐两本必读书,基于你读过的所有书。
一本是《高效能人士的7个习惯》,这是真正的必读书。我觉得不读这本书,很难在职场里成熟。
我自己能做到。我的职场生涯最大的改变,就是看完这本书之后开始的。
另一本是《乔布斯传》。我觉得产品经理都应该读一下。
你的MBTI?
INTJ。
说一个你现在觉得有潜力的创投机会。
可以看看AI和内容的结合,不只是我们自己在做。以合适的价格慢慢做,最后可能会变成很大的事情。
AI和内容、AI和游戏的结合,肯定不只有AI乙女游戏一种方式。
游戏本质上是内容产业,这一点不会因为AI加入而改变。只不过,不同内容能不能通过AI做出过去完全做不了的事情,我觉得这里一定还有其他机会。
基于你当下的认知,一个关键的重要Bet是什么?
显然是Agent。
你听过我的播客吗?
当然听过。比较著名的几期都听过,比如姚顺雨的、萧泓的。
我们工作室叫语言及世界工作室。当你看到这几个字时,你在想什么?
我的第一反应是,你还挺抓住“语言就是智能的本质”这件事。
人们都在说,今天的语言大模型就是Predict Next Token,预测下一个Token。它只是一个预测,但你又怎么知道,你现在说的话不是Predict Next Token?
你的大脑可能就是这么运转的。你以为自己很有逻辑,但实际上并不是先在脑海里形成一套逻辑,再把话说出来,而是很自然地把下一个Token预测出来。
甚至你说完之后,再读自己这段话时,才会补上“我当时是按照这个逻辑说的”。
语言即世界,在我的理解里,就是语言是本质。语言就是本质。